李航统计学习方法

概率图模型学习笔记

参考文献1.概率图模型2.概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF3.Hulu–《百面机器学习》4.李航–《统计学习方法》5.周志华--《机器学习》6.知乎博客7.邱锡鹏–《神经网络与深度学习》8.
达瓦里氏吨吨吨·2020-06-23 07:12

机器学习/深度学习/强化学习资料汇总

一、机器学习1.1书籍类1.周志华-西瓜书（链接：https://pan.baidu.com/s/1wE07V3XeWuUqSJvhXrK9qQ提取码：phbl）2.李航-统计机器学习方法（链接：
宁悦·2020-06-23 03:05

如何啃透周志华的《机器学习》西瓜书？

相信大家和我一样，非李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》莫属。周志华老师的《机器学习》，相信身边学机器学习的小伙伴可谓是人手一本了。but，这本书你真的啃下来了吗？
demm868·2020-06-23 03:39

统计学习方法6_1.逻辑斯蒂回归（logistics回归）

1.逻辑斯蒂回归、逻辑斯蒂分布、对数几率首先，逻辑斯蒂回归的公式为：P(Y=1∣X)=exp(w⋅x)1+exp(w⋅x)P(Y=1|X)=\frac{exp(w·x)}{1+exp(w·x)}P(Y=1∣X)=1+exp(w⋅x)exp(w⋅x)P(Y=0∣X)=11+exp(w⋅x)P(Y=0|X)=\frac{1}{1+exp(w·x)}P(Y=0∣X)=1+exp(w⋅x)1对于输入x，代
ccccccccccs·2020-06-23 01:04

Machine Learning知识点一览

参考资料：李航《统计学习方法》周志华《机器学习》AndrewNg《机器学习》《PRML》一些博客、知乎……一直更新中……目录1.基本概念和数学工具2.常见算法3.python工具包4.spark工具包5
code_caq·2020-06-22 23:14

用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题

后来伴随着统计学习方法的发展，特别是90年代后互联网在线文本数量增长和机器学习学科的兴
芦金宇·2020-06-22 21:34

线性回归——梯度下降法

统计学习方法主要包括三部分：模型、策略、算法。模型指的是确定一个由函数组成的集合，策略指的是定义对集合中函数的评价准则，算法则指的是从函数集合中按照定义的评价准则找到最优的函数的方法。
ccilery·2020-06-22 20:19

李航统计学习 决策树 学习笔记

决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，它可以人为是if-else规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。if-else规则过程：由决策树的根节点到叶节点的每一条路径对应一条规则；路径上内部结点的特征对应着规则的条件，而叶节点的类对应着规则的结论。决策树本质是一组分类规则。如何选择特
canwhut·2020-06-22 20:46

机器学习的爹——如何成为Logistic的爹

Logistic回归的爹Logistic回归简介1.多个角度理解Logistic1.1吴恩达老师的解释1.2李航《统计学习方法》的解释2.模型的参数求解——梯度下降法Logistic回归简介Logistic
人工智障1025·2020-06-22 19:06

统计学习方法c++实现之四 决策树

决策树前言决策树是一种基本的分类和回归算法，书中主要是讨论了分类的决策树。决策树在每一个结点分支规则是一种if-then规则，即满足某种条件就继续搜索左子树，不符合就去右子树，看起来是用二叉树实现对吧，实际的CART决策树就是二叉树，等会再介绍。现在先来看看决策树的理论部分。代码地址https://github.com/bBobxx/statistical-learning/blob/master
bobxx·2020-06-22 18:49

【转】文本分类入门

Show=All文本分类入门(一)文本分类问题的定义文本分类系列文章，从文本分类问题的定义开始，主要讲解文本分类系统的构成，主流的统计学习方法以及较为优秀的SVM算法及其改进。
auu37163481·2020-06-22 15:13

《统计学习方法》读书笔记——感知机

最近在研究机器学习理论的时候发现了一本好书，是李航博士的《统计学习方法》，书写得深入浅出，直白易懂，虽然不厚，但把统计学习各个方面都照顾到了，非常适合我这种机器学习方面的入门者，于是产生了一种写写读书笔记的想法
an70625625005682·2020-06-22 14:20

机器学习 自学书本推荐(中文书) ---入门与基础

博主现在知道的几本比较好的书本，它们分别是《统计学习方法--李航著--清华大学出版社》、《机器学习--周志华著--清华大学出版社》(被称为西瓜书)、《模式识别与机器学习--马春鹏译》(对应的英文原版为《
ambizxzh·2020-06-22 13:39

深度学习如何入门？这本“蒲公英书”再适合不过了！豆瓣评分9.5!【文末双彩蛋！】...

字节跳动AI实验室主任李航、南京大学周志华教授、复旦大学吴立德教授均强烈推荐这本书：如果你是“老朋友”，你需要拥有一本纸质
文文学霸·2020-06-22 12:37

【统计学习方法】第六章 逻辑回归与最大熵模型

文章目录基础概念第六章逻辑回归与最大熵模型1.逻辑回归模型1.1逻辑斯谛分布1.2二项逻辑斯谛回归模型1.3模型参数估计1.4多项逻辑斯谛回归2.最大熵模型3.模型学习的最优化算法（略）3.1改进迭代尺度法3.2拟牛顿法基础概念逻辑回归与最大熵模型都属于对数线性模型。第六章逻辑回归与最大熵模型1.逻辑回归模型1.1逻辑斯谛分布1.2二项逻辑斯谛回归模型二项逻辑回归模型是一种分类模型，描述的是条件概
aaon22357·2020-06-22 11:35

决策树

部分内容参考统计学习方法1.什么是决策树决策树是一种基本的分类和回归方法，其模型呈树形结构，可以认为是if-then的规则集合。其优点是具有很好的可读性，训练和预测的速度快。
达达_·2020-06-22 10:21

机器学习之贝叶斯分类

下边结合李航老师的统计学习方法以及一些网站用例子来直接理解贝叶斯分类。1.病人
达达_·2020-06-22 10:21

统计学习笔记—手撕“感知机”

统计学习方法笔记（1）—感知机引言感知机模型模型简述感知机算法思想感知机算法性质算例实现导入数据使用前两类莺尾花数据利用感知机进行线性分类小结参考轻松一刻引言下午拜读了李航老师的《统计学习方法》的感知机部分
Matthew.yy·2020-06-22 10:52

转行自学总结（一）：11.3

《统计学习方法》；6.《python自然语言处理与实战：核心技术与算法》；7.《python自然语言处理》；视频1.《tensorflow2.0学习》2.《Num
XB_please·2020-06-22 08:33

【干货】李航老师《统计学习方法》(第2版）课件分享，附下载

李航博士的《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典。现如今，统计学习方法（第2版）于今年5月份出版，在第一版监督学习的基础上，增加了无监督学习内容，更加丰富，是非常值得学习材料。
程序员乔戈里·2020-06-22 08:38

K-近邻算法之K值的选择（带案例）

三、K值的选择K值选择问题，李航博士的一书「统计学习方法」上所说：选择较小的K值，就相当于用较小的领域中的训练实例进行预测，“学习”近似误差会减小，只有与输入实例较近或相似的训练实例才会对预测结果起作用
王涛涛.·2020-06-22 08:49

决策树（三）| 决策树生成（ID3算法）+ 决策树剪枝 | 《统计学习方法》学习笔记（十九）

一、决策树的生成1.ID3算法算法核心：在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。具体方法：从根结点（rootnode）开始，对结点计算所有可能的特征信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子结点；再对子结点递归地调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择未知。最后得到一个决策树。ID3相当于用极大似然法进行概率模型的
Sany 何灿·2020-06-22 04:46

机器学习实战——决策树算法代码详解

机器学习实战——决策树算法代码详解刚开始学习机器学习，在熟悉python语法之后，看了李航的统计学习方法决策树的原理，自己推导了一遍，想用代码实现，但是无从下手。
QianLong_·2020-06-22 03:30

SVM（python实现）

SVM的代码主要是SMO算法的实现，主要参考《统计学习方法》，即如何选择pair进行优化，收敛后即可得到α、w、b代码：#_*_coding:utf-8_*_fromnumpyimport*defloadDataSet
NickChen_0411·2020-06-22 02:16

模型的集成方法：Bagging、Boosting、Stacking

基本知识：统计学习方法中的偏差与方差:方差：同一模型在不同数据集上估计函数的改变量偏差：选择模型与真实模型不一样造成的误差（比如选用线性实际非线性）模型光滑度（自由度）越高，偏差小，方差会大；模型自由度低
Matt_sh·2020-06-22 01:11

《统计学习方法》学习笔记——基础篇

统计学习基本概念统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习。现在，当人们提及机器学习时，往往是指统计机器学习。统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性，这是统计学习的前提。统计学习的目的：统计学习用于对数据进行预测和分析，特别是对未知新数据进行预测与分析。统计学习包括监督学习（supervisedlearning
吉思雨·2020-06-22 00:39

统计学习（李航）——朴素贝叶斯法（python代码）

朴素贝叶斯法中心思想：对于给定的数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布P(X，Y)，具体地，学习以下先验概率及条件概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。先验概率分布：P(Y=ck),k=1,2,⋯ ,KP\left(Y=c_{k}\right),\quadk=1,2,\cdots,KP(Y=ck),k=1,2,⋯,K条件概率分布：P
阿兰啊·2020-06-22 00:16

【五一福利送书】深度学习如何入门？复旦大学邱锡鹏教授《神经网络与深度学习》来啦！

字节跳动AI实验室主任李航、南京大学周志华教授、复旦大学吴立德教授均强烈推荐这本书
kaiyuan_sjtu·2020-06-21 23:05

EM（最大期望）算法推导、GMM的应用与代码实现

使用EM算法的原因首先举李航老师《统计学习方法》中的例子来说明为什么要用EM算法估计含有隐变量的概率模型参数。假设有三枚硬币，分别记作A，B，C。这些硬币正面出现的概率分别是$\pi,p,q$。
颀周·2020-06-21 21:00

python实现决策树生成算法ID3、C4.5

算法是基于李航老师的《统计学习方法》，相关公式在代码中都分别标注了。
Tomator01·2020-06-21 17:14

boosting-xgboost算法

最近在看集成学习，看了bagging和RF-《西瓜书》，boosting中的Adaboost、GBDT-《统计学习方法》和这篇的Xgboost。
20%橙小鱼·2020-06-21 17:22

朴素贝叶斯算法_简单示例描述

参考李航《统计学习方法》，列出一个自制的简单的数据集，描述朴素贝叶斯算法的原理。一步步往下读，很好理解这个算法！
AI_Study·2020-06-21 16:01

《统计学习方法》——朴素贝叶斯法

引言朴素贝叶斯法(NaiveBayes)是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。这一章需要大量的概率论知识，忘记了的同学建议先参阅人工智能数学基础之概率论。朴素贝叶斯法的学习与分类基本方法设输入空间X⊆Rn\mathcal{X}\subseteqR^nX⊆Rn为nnn维向量的集合，输出空间为类标记集合Y={c1,c2,⋯ ,cK
愤怒的可乐·2020-06-21 15:44

决策树的损失函数及理解

目录1.决策树的损失函数2.对决策树损失函数的理解1.决策树的损失函数在《统计学习方法》5.1.4决策树学习这一节中，书中有提到：决策树的损失函数通常是正则化的极大似然函数。
声音·2020-06-21 13:21

【AI技术生态论】字节跳动李航：自学机器学习，研究AI三十载，AI发展或进入平缓期

作者|夕颜出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）「AI技术生态论」是CSDN发起的“百万人学AI”倡议下的重要组成部分，与AIProCon万人开发者大会、Top30AI技术生态行业案例征集和评选、开发者与AI大调查、AI大师课一起，打造一个覆盖百万开发者的AI生态联盟。2020年，「AI技术生态论」栏目将对1000+AI生态大咖进行系列访谈，勾勒出AI生态最具影响力人物图谱和AI产业全景
AI技术生态论·2020-06-21 13:10

Redis Cluster 原理分析

作者介绍姓名：李航分享时间：2016年8月这次主要是给大家分享的提纲如下：1.简介2.集群通信3.数据分布及槽信息4.数据迁移5.通信故障1.简介继上次分享的Redis服务平台化之路，这次着重来分享下RedisCluster
Lucien168·2020-06-21 13:05

[机器学习入门书籍]机器学习与深度学习相关纸质资源及介绍

《统计学习方法》李航2.《机器学习》周志华3.深度学习（deeplearning）（IanGoodfellow）二
gdtop818·2020-06-21 12:36

CNN在文本分类的应用(内有代码实现) 论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification

有很多经典的统计学习方法可以用来做文本分类，比如SVM，LR，MaxEnt等等。这些方法的一般流程是标注数据、特征工程、模型训练
庞加莱·2020-06-21 08:21

最优化算法之梯度下降法

梯度搜索迭代示意图2算法选取李航的《统计学
tian_panda·2020-06-21 08:05

K近邻(KNN) | 算法实现

在李航的《统计学习方法》中，详细讲解了一中分类算法：K近邻(KNearestNeighbor)，具体的算法过程和关键点可以参考这篇文章：统计学习方法|k近邻法算法的理论基础有了，下一步就是自己动手去实现了
邓莎·2020-06-21 07:17

华为李航：NLP 有 5 个基本问题，深度学习有4个做得很好

对于自然语言理解，有两种定义。第一种是计算机能够将所说的语言映射到计算机内部表示；另一种是基于行为的，你说了一句话，计算机做出了相应行为，就认为计算机理解了自然语言。后者的定义，更广为采用。为什么自然语言理解很难？其本质原因是语言是一种复杂的现象。自然语言有5个重要特点，使得计算机实现自然语言处理很困难：语言是不完全有规律的，规律是错综复杂的。有一定的规律，也有很多例外。因为语言是经过上万年的时间
quicmous·2020-06-21 06:21

站在巨人的肩膀上：《统计学习方法》的代码实现（github标星7095+）

李航老师的《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典，许多机器学习培训班、互联网企业的面试、笔试题目，很多都参考这本书。
简说Python·2020-06-21 05:48

《周志华机器学习详细公式推导版》发布，Datawhale开源项目pumpkin-book

相信大家同我一样，非李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》莫属。如此经典的教材，相信大家买来也绝对不会让他待在书桌的角落。有人说西瓜书要读三遍，先通读建骨骼，再读提筋节，最后读通经络。
简说Python·2020-06-21 05:31

统计学习方法-潜在狄利克雷分配（LDA）-读书笔记

统计学习方法-潜在狄利克雷分配（LDA）-读书笔记1、前言2、狄利克雷分布3、潜在迪利克雷分配模型3.1LDA和PLSA3.2生成过程3.3概率公式4、算法4.1LDA的吉布斯抽样算法4.2LDA的变分
qq_38829768·2020-06-21 05:41

统计学习方法-PageRank算法-读书笔记

统计学习方法-PageRank算法-读书笔记1、前言2、PageRank定义3、PageRank迭代算法3.1幂法3.2代数算法1、前言PageRank算法是图链接分析的代表算法，属于图数据上的无监督学习方法
qq_38829768·2020-06-21 05:10

李航《统计学习方法》第一章习题和笔记

《统计学习方法》第一章习题和笔记关键概念个人习题解答遗留问题关键概念统计学习三要素一切统计学习方法可以由三要素描述：模型+策略+算法模型根据想要学习的目标，模型可以分为概率模型和非概率模型。
赶只鸡·2020-06-21 04:09

【智能商务】今日头条人工智能实验室主任李航：如何构建拥有长期记忆的智能问答系统

会议第一天，主办方邀请到美国伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）计算机系教授翟成祥、中国科学院心理研究所所长傅小兰、京东硅谷研究院主任研究员李维、清华大学医学院生物医学工程系宋森、今日头条人工智能实验室主任李航为大家带来了五场精彩纷呈的特邀报告
产业智能官·2020-06-21 03:25

干货｜非常详细的 Ceph 介绍、原理、架构

多达2048G各种资源免费赠送作者：李航原文：https://www.jianshu.com/p/cc3ece8504331.Ceph架构简介及使用场景介绍1.1Ceph简介Ceph是一个统一的分布式存储系统
民工哥·2020-06-21 03:20

Fintech前沿技术周报【2017-1-3】

华为诺亚方舟实验室主任李航：自然语言处理的未来趋势赛尔原创|基于协同过滤的中文零指代消解方法观点|一场必将到来的革命，人工智能将左右下一代终端的成败特征选择，经典三刀以下为一些总结和看法，如有建议或意见欢迎指点
CristianoJason·2020-06-20 22:00

杜克读书笔记之《统计学习方法》

统计学习方法三要素：模型、策略、算法当今技术界，大数据、数据挖掘、深度学习、人工智能等火爆异常，似乎任何一个行业、公司都想和这些先进的技术扯上那么半毛钱的关系，也许什么都没做，但仍不耽误起上一个沾边的名字来唬人
duke0317·2020-06-20 21:45
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