李航统计学习方法

模型评估与模型选择

注意：统计学习方法具体采用的损失函数未必是评估时使用的损失函数。当然，让两者一致是比较理想的。训练误差的大小，对判断给定
Datawhale·2018-08-02 17:30

模型评估与模型选择

注意：统计学习方法具体采用的损失函数未必是评估时使用的损失函数。当然，让两者一致是比较理想的。训练误差的大小，对判断给定
Datawhale·2018-08-02 17:30

支持向量机的代码实现

我建议搭配《统计学习方法》进行实战，下面这篇博文对于公式推导也是很不错的。
baoFeng_Li·2018-08-01 21:10

统计学习三要素 模型＋策略＋算法

统计学习方法都是由模型、策略和算法构成的。即统计学习方法由三要素构成，可以简单地表示为：方法＝模型＋策略＋算法模型统计学习首要考虑的问题是学习什么样的模型。
Datawhale·2018-08-01 21:05

统计学习三要素 模型＋策略＋算法

统计学习方法都是由模型、策略和算法构成的。即统计学习方法由三要素构成，可以简单地表示为：方法＝模型＋策略＋算法模型统计学习首要考虑的问题是学习什么样的模型。
Datawhale·2018-08-01 21:05

统计学习

统计学习的主要特点统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络之上的；统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的学科；统计学习的目的是对数据进行预测与分析；统计学习以方法为中心，统计学习方法构建模型并应用模型进行预测与分析
Datawhale·2018-08-01 15:48

统计学习

统计学习的主要特点统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络之上的；统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的学科；统计学习的目的是对数据进行预测与分析；统计学习以方法为中心，统计学习方法构建模型并应用模型进行预测与分析
Datawhale·2018-08-01 15:48

机器学习入门之线性回归算法推导

关于机器学习的参考书，周志华的机器学习，李航的统计学习方法，及国外的PRML都是不错的阅读材料。还有Andre
Eleven-Yao·2018-07-30 20:52

2018.7.23-7.28周检视

核心1群21组李航本周工作方面本职工作全部完成番茄工作法图片发自App知识星球按时早睡早起运动打卡，做好伙伴的打卡记录工作本月读书五本，但没有做好思维导图图片发自App运动图片发自App本周完成不好的是
迎风奔跑2021·2018-07-29 14:52

NLP大神推荐的机器学习入门书单（附大量百度网盘电子书）

ML书单│李航.统计学习方法.pdf│机器学习及其应用.pdf│AllofStatistics-AConciseCourseinStatisticalIn
墨飏韶年·2018-07-27 15:24

专栏 | 李航教授展望自然语言对话领域：现状与未来

来源：机器之心摘要：原华为诺亚方舟实验室主任、现已加入字节跳动AILab的李航教授近日发表博客，对自然语言对话领域的现状和最新进展进行总结，并展望了未来的走向。
人工智能学家·2018-07-26 23:03

李航教授展望自然语言对话领域：现状与未来

原华为诺亚方舟实验室主任、现已加入字节跳动AILab的李航教授近日发表博客，对自然语言对话领域的现状和最新进展进行总结，并展望了未来的走向。
机器之心V·2018-07-26 04:00

机器学习笔记

以西瓜书为主线，以其他书籍作为参考进行补充，例如《统计学习方法》，《PRML》等第一章绪论1.2基本术语所有的可能的模型组合成为一个假设空间H预测分为两类任务：分类任务：预测的结果是离散值二分类任务，其中标签为
danielAck·2018-07-25 16:24

机器学习笔记

以西瓜书为主线，以其他书籍作为参考进行补充，例如《统计学习方法》，《PRML》等第一章绪论1.2基本术语所有的可能的模型组合成为一个假设空间H预测分为两类任务：分类任务：预测的结果是离散值二分类任务，其中标签为
danielAck·2018-07-25 16:24

提升方法（Adaboost）

  提升(boosting)方法是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。  
lx青萍之末·2018-07-25 10:00

第五章 统计学习方法-决策树

决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树。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。它可以认为是if-then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。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。预测时，对新的数据，利用决策树模型进行分类。决
M_Learning·2018-07-23 11:45

机器学习实战笔记（三）朴素贝叶斯分类

暑假期间，总结一下以前学过的知识，如有错误，还请指导.本系列皆是基于＜机器学习实战＞、李航的＜统计学习方法＞以及＜西瓜书＞所记的一些笔记先提一个最简单的例子:现在用p1(x,y)表示数据点(x,y)属于类别
hjxu2016·2018-07-23 00:00

Python 分类算法（2）——支持向量机Support vector machine分类案例（1）

支持向量机的原理请参考《统计学习方法》书中的内容，这里讨论算法的实现方法。importnumpyasnpimportpan
Joenyye·2018-07-18 15:53

数据竞赛要点

视频链接：从0-1的数据竞赛经验分享0所需能力0.1工具语言：Python库：Pandas,Numpy,Sklearn,Scipy,Seaborn,Keras,Xgboost,Lightgbm0.2参考书籍李航
磕到脑·2018-07-16 15:09

Logistic回归算法理解之从模型到损失函数、参数求解、预测

李航博士统计学习方法一书中，有以下描述：统计学习方法都是由模型，策略，和算法构成的，即统计学习方法由三要素构成，可以简单表示为：对于logistic回归来说，模型自然就是logistic回归，策略最常用的方法是用一个损失函数
hahaha_2017·2018-07-16 15:11

Python 分类算法（1）——逻辑回归logistic regression之代码实现（1）

逻辑回归的原理，可以详细阅读《统计学习方法》中逻辑回归部分的内容，这里只贴上代码，并加以说明。
Joenyye·2018-07-13 15:33

【蓝皮书系列】朴素贝叶斯

李航的蓝皮书《统计学习方法》，可谓是机器学习的中文经典。其中所设计的一些算法，是机器学习的基础。这篇博文将要讲述蓝皮书中的第四章朴素贝叶斯法。
脑荼地·2018-07-13 13:25

牛刀小试利使用Python利用维特比算法解决经典隐马尔科夫链问题

以下是解决李航的《统计学习方法》中例10.2（盒子和彩球问题）的Python代码实现。Csdn对Word文档编辑的矩阵显示支持得不太好，算法思路请通过以下链接下载查看。
kaiwii·2018-07-11 17:00

弱监督学习综述

专题内容还包括对AAAI前主席TomDietterich的访谈，徐宗本院士、杨强教授、朱军博士、李航博士、张坤博士和BernhardScholkopf等人的精彩文章。本文是对周志华教授所写的《
TTdreamloong·2018-07-10 20:41

Kaggle:入门赛Tatanic（泰坦尼克号）84.21%带你冲进前2%

Kaggle:入门赛Tatanic（泰坦尼克号）84.21%带你冲进前2%0.前言可能你和我一样是机器学习的入门者，或许看过吴恩达老师的课，或许看过李航的《统计方法》，或许看过周志华的《机器学习》。
Bidlin·2018-07-10 00:38

机器学习实战笔记(一)Ｋ近邻算法

趁着暑假的档期，总结一下机器学习的一些算法，如有表达不清，或者错误的地方，欢迎指导．本篇是基于＜机器学习实战＞并参考＜西瓜书＞以及李航的＜统计机器学习＞这三本书所记的笔记，所有代码均是由ｐｙｔｈｏｎ缩写
hjxu2016·2018-07-10 00:00

深度学习书籍及视频，一点一点积累

1.机器学习入门经典《统计学习方法》pdf下载链接:https://pan.baidu.com/s/1o99BsV4密码:b2ul2.周志华的《机器学习》pdf下载链接:https://pan.baidu.com
Mr丶营先生·2018-07-07 19:13

监督学习——通用线性模型

在监督学习这个概念上，我选择以李航老师的统计学习方法中的定义作为标准，监督学习(supervisedlearning)的任务是一个学习模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做出一个好的预测（注意
Guangzhan·2018-07-06 09:51

第一章 图像预处理（2）平滑

常见的有基于二维离散卷积的高斯平滑、均值平滑、基于统计学习方法的中值平滑，具备保持边缘的双边滤波、导向滤波等。OpenCV提供函数cv2.filter2D()可以
dz4543·2018-07-04 23:52

李航统计学习 第四章 朴素贝叶斯

第四章朴素贝叶斯输入空间X⊆RnX⊆Rn为nn维向量集合，输出空间为类别标记集合Y={c1,c2,⋯,cK}Y={c1,c2,⋯,cK}训练集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)}T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)}算法思想首先学习先验概率分布：P(Y=ck),k=1,2,⋯,KP(Y=ck),k=1,2,⋯,K然后学习条件概率分布：P(X=x|Y=ck)
丁耗·2018-07-03 22:35

李航统计学习 第三章 K邻近法

第三章K邻近法算法流程输入：训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)}T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)}其中xi∈Rnxi∈Rn为实例的特征向量yi∈{c1,c2,⋯,cK},i=1,2,⋯,Nyi∈{c1,c2,⋯,cK},i=1,2,⋯,N为实例的类别输出：实例xx所属的类yy（1）根据给定的距离度量，在训练集TT中找出与xx最邻近的kk个点，
丁耗·2018-07-03 22:21

李航统计学习 第一章 统计学习概论

第一章统计学习概论1.1统计学习实现统计学习方法的步骤:(1)得到一个有限的训练数据集合(2)确定包含所有可能的模型的假设空间,即学习模型的集合(3)确定模型选择的准则,即学习的策略(4)实现求解最优模型的算法
丁耗·2018-07-03 22:54

朴素贝叶斯学习笔记

1.2特征条件独立假设要求后验概率，麻烦的点在于条件概率的参数太多，有着指数级数量的参数，假设：（上头的参数个数是《统计学习方法》第47页给出的，我不太理解，举个例子，如果有两个特征X1，X2，各有3种取值
Jane_Esteen·2018-07-03 18:04

人工智能-书单

数据分析-R语言实战3.数据挖掘-R语言实战4.R语言编程艺术5.数据挖掘概念与技术6.推荐系统实战7.笨方法学Python8.Python核心编程9.利用Python进行数据分析10.机器学习实战11.统计学习方法
下木·2018-07-03 11:43

【机器学习】支持向量机(SVM)

参考李航-统计学习方法支持向量机是一种分类算法，1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
shura_R·2018-07-02 16:20

bagging boosting 随机森林 GBDT对比

Bootstrap聚集，或者叫做Bagging(袋装)，是减少统计学习方法的方差的
bitcarmanlee·2018-06-30 19:54

GBDT 详解

参考资料及博客：李航《统计学习方法》GradientBoostingwikiGBDT理解二三事GBDT（MART）迭代决策树入门教程|简介转载自：https://blog.csdn.net/sb19931201
北冥有小鱼·2018-06-29 11:01

统计学习方法第五章：决策树(decision tree),ID3算法，C4.5算法及python实现

统计学习方法第二章：感知机(perceptron)算法及python实现统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naiveBayes)，贝叶斯估计及
不晓得X·2018-06-27 09:23

python实现单层感知机(perceptron)

前言最近在学习李航教授著作《统计学习方法》，刚刚起步单纯学概念也是有点无聊，于是乎就想利用python复现一下感知机。
BlueBlueSkyZ·2018-06-26 09:47

基于pyhton3.6-机器学习实战-fpGrowth代码解释

我主要给大家讲解代码，理论部分给大家推荐3本书：《机器学习实战中文版》《机器学习》周志华《统计学习方法》李航以上3本书，第一本是基于python2的代码实现；剩余两本主要作为第一本书理论省略部分的补充，
Lelouc_CC·2018-06-25 17:58

基于pyhton3.6-机器学习实战-Apriori代码解释

我主要给大家讲解代码，理论部分给大家推荐3本书：《机器学习实战中文版》《机器学习》周志华《统计学习方法》李航以上3本书，第一本是基于python2的代码实现；剩余两本主要作为第一本书理论省略部分的补充，
Lelouc_CC·2018-06-25 17:24

基于pyhton3.6-机器学习实战-K-Means代码解释

我主要给大家讲解代码，理论部分给大家推荐3本书：《机器学习实战中文版》《机器学习》周志华《统计学习方法》李航以上3本书，第一本是基于python2的代码实现；剩余两本主要作为第一本书理论省略部分的补充，
Lelouc_CC·2018-06-25 17:32

基于pyhton3.6-机器学习实战-回归树regTrees代码解释

我主要给大家讲解代码，理论部分给大家推荐3本书：《机器学习实战中文版》《机器学习》周志华《统计学习方法》李航以上3本书，第一本是基于python2的代码实现；剩余两本主要作为第一本书理论省略部分的补充，
Lelouc_CC·2018-06-25 17:09

男生女生谁怕谁（35）男生女生谁怕谁

数学竞赛中张咪、杨飞获得一等奖，作文竞赛中陈芸、李航获得一等奖，英语书写比赛呢，也是男生女生平分秋色。只是在讲故事竞赛中，张咪获得省级特等奖，男生呢，却连连败北，连参加竞赛的资格也没有取得
三门峡014张丽娜·2018-06-25 16:20

李航《统计学习方法》笔记

第一段提到的模型是很重要的，事实上，模型（model）是统计学习方法的三要素之一，其他另外两个策略strategy和算法algorithm也是围绕模型的，简单来说，策略决定了使用什么样的损失函数（
zcg1942·2018-06-25 16:00

李航-第10章隐马尔可夫模型

隐马儿可夫模型：HMM，hiddenMarkovmodel，是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再有各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。隐藏的马尔可夫链随机生成的状态的序列，称为状态序列。每个状态生成一个观测，而由此产生的观测的随机序列，称
瘦长的丰一禾·2018-06-23 15:42

基于pyhton3.6-机器学习实战-回归regression代码解释

我主要给大家讲解代码，理论部分给大家推荐3本书：《机器学习实战中文版》《机器学习》周志华《统计学习方法》李航以上3本书，第一本是基于python2的代码实现；剩余两本主要作为第一本书理论省略部分的补充，
Lelouc_CC·2018-06-20 09:59

李航-第9章EM算法及其推广

EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望；M步，求极大。所以这一算法称为期望极大法（expectationmaximization），简称EM算法。EM算法的最大优点是简单性和普适性。关于概率和似然：在统计学中，似然函数（likelihoodfunction，通常简写为likelihood，似然）是一个非常重要的内容，在非正式场合似然和概率（Probability）几乎是一对同义词，但是在统计学
瘦长的丰一禾·2018-06-19 09:03

统计学习方法第五章：决策树(decision tree),CART算法，剪枝及python实现

统计学习方法第二章：感知机(perceptron)算法及python实现统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naiveBayes)，贝叶斯估计及
不晓得X·2018-06-18 16:39

统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naive Bayes)，贝叶斯估计及python实现

统计学习方法第二章：感知机(perceptron)算法及python实现统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naiveBayes)，贝叶斯估计及
不晓得X·2018-06-18 12:17
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