李航统计学习笔记

支持向量机（五）——SMO算法

笔者主要参考学习的是李航老师《统计学习方法（第二版）》[1]和周志华老师的西瓜书《机器学习》[2]。如有错误疏漏，烦请指正。如要转载，请联系笔者，[email protected]。
Herbert002·2020-09-27 17:38

拉格朗日乘数法求朴素贝叶斯的极大似然估计

-增益的回答-知乎2.李航,统计学习方法
卷雷·2020-09-17 14:41

信息检索的评价指标 precision recall F1 mAP NDCG MRR ROC

召回率、F1、mAP、ROC、AUCLearningtoRankforIR的评价指标—MAP,NDCG,MRR信息检索的评价指标(Precision,Recall,F-score,MAP)《统计学习方法》李航
哀酱·2020-09-17 13:00

k近邻法最简单的实现方法-线性扫描

k近邻法的原理在这就不再多说，可以参考李航老师的《统计学习方法》（第2版），这里直接展示用python实现k近邻最简单的实现方法-线性扫描。#!
Ethan.bin·2020-09-17 05:58

【系列一】频率派v.s.贝叶斯派

1.资料介绍1.1书籍推荐注：每本书各有侧重点，并没有一本书能全方位覆盖侧重于频率派——统计机器学习：李航《统计学习方法》周志华《机器学习》《elementsofstatisticallearning》
zwszws111·2020-09-17 04:07

机器学习经典必读书，李航《统计学习方法》出视频课了！

众所周知，AI行业里的技术大牛，微软亚洲研究院、华为诺亚方舟实验室等知名机构有着丰富的从业经历的李航博士，又出了“蓝宝书”《统计学习方法》第二版！
zenRRan·2020-09-17 03:18

sklearn机器学习：支持向量机(SMV)

关于支持向量机的原理部分本人阅读的是李航《统计学习方法》，自己也做了个学习笔记，移步线性可分支持向量机，线性支持向量机，非线性支持向量机与SMO算法。
成都往右·2020-09-16 23:59

夏令营团灭凉经——北大信科数媒所、复旦计科nlp、计算所网数、交大软院ipads

个人情况南京大学软件学院五学期gpa排名9/227科研经历：无算法：写过三四十题leetcode中，其他基本没接触项目经历ctrlcv工程师vue+springboot+mysql这一套搞过好一会儿自己主要瞎看ai李航蓝皮书基本看完
ikuta_liu·2020-09-16 15:34

JAVA操作Hadoop

此外目前我在gitHub上准备一些李航的《统计学习方法》的实现算法，目标将书内算法全部手打实现，欢迎参观并打星。
Dod_o_·2020-09-16 12:49

LR逻辑斯回归分析（优缺点）

本文是在学习完李航老师的《统计学习方法》后，在网上又学习了几篇关于LR的博客，算是对LR各个基础方面的一个回顾和总结。一简述逻辑斯蒂回归是一种对数线性模型。
老司机的诗和远方·2020-09-15 23:03

【计划】2015下半年做些什么事情

1)对于高等数学大概比较快，统计分析有本书《统计学习方法·李航》还没看过，所以先吃掉这本。2)矩阵分析，以前搞过MATLAB，对于处理矩阵还是会一点的。
super阿利·2020-09-15 20:11

从《数学之美》到李航《统计学习方法》的隐马尔科夫模型及python实现课后习题

文章目录一自然语言处理与隐马尔科夫模型（HMM）二隐马尔科夫模型（HMM）基本概念三HMM概率计算方法（前向算法与后向算法简化）3.1前向算法3.2后向算法四HMM的学习算法（模型训练求解模型参数）五HMM预测算法（维特比算法）六课后习题  主要对《数学之美》隐马尔科夫模型，维特比和他的维特比算法、《统计学习方法》第十章、徐亦达HMM概率模型的内容进行总结消化。  隐马尔科夫模型(HMM)最初应用
李滚滚·2020-09-15 18:50

最小二乘回归树Python实现——统计学习方法第五章课后题

李航博士《统计学习方法》第五章第二题，试用平方误差准则生成一个二叉回归树。
vivian_ll·2020-09-15 18:36

隐马尔可夫模型（HMM）的MATLAB实现——Viterbi算法

代码中有示例，来自李航《统计学习方法》function[Delta,Psi,P,I]=Viterbi(A,B,Pi,O)%函数功能：利用维特比算法找到观测序列O的最优路径%%参考文献：李航《统计学习方法
Chishuo_sgp·2020-09-15 17:52

图解比较李航书上的viterbi算法和dijistra算法

李航P184中有句话非常奇怪,是这样的:“根据动态规划原理,最优路径具有这样的特性:如果最优路径在时刻t通过节点it∗i_t^*it∗,那么这一路径从节点it∗i_t^*it∗到终点iT∗i_T^*iT
Applied Sciences·2020-09-15 16:22

机器学习——“奥卡姆剃刀”原理

（2）李航《统计学方法》一书中，在应用于模型选择时可以理解为：在所有可能选择的模型中，能够很好地解释已知数据并且十分简单才是最好的模型，也就是应该选择的模型。正则化就符合奥卡姆剃刀原理。
JY丫丫·2020-09-15 16:02

维特比算法实现 李航《统计学习方法》

%维特比算法实现%参考：李航《统计学习方法》P208%Author:xueqing,2019-08-19%%输入%A：盒子状态转移矩阵%B：观测概率矩阵;%pi：初始概率分布%Ou:观测序列A=[0.5,0.2,0.3
雪清Fand·2020-09-15 16:49

损失函数、风险函数、经验风险最小化、结构风险最小化

摘自李航《统计学习方法》损失函数损失函数（lossfunction）或代价函数（costfunction）用以度量预测错误的程度。损失函数式f(X)和y的非负实值函数，记作L(Y,f(X))。
zhzhx0318·2020-09-15 06:44

深度学习，周志华，机器学习，西瓜书，TensorFlow，Google，吴军，数学之美，李航，统计学习方法，吴恩达，深度学习笔记，pdf下载

1.机器学习入门经典，李航《统计学习方法》2.周志华的《机器学习》pdf3.《数学之美》吴军博士著pdf4.Tensorflow实战Google深度学习框架.pdf5.
剑之所致，心之所往·2020-09-15 04:36

算法岗求职

无论名次.对于自己的项目,数学逻辑上一定不能有漏洞.简历方面:自己做过什么不重要,关键是企业想要什么.软实力:编程基础,手撕代码,机器学习算法,cs的算法刷题:剑指offer,Leetcode.机器学习:(李航
YasinQiu·2020-09-15 01:41

隐马尔可夫模型(HMM) - 1 - 基本概念

声明：1，本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结，不得用作商用，欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。
血影雪梦·2020-09-14 21:22

十大机器学习算法的一个小总结

在公众号看到来一篇不错的文章，讲解机器学习算法的，感觉挺好的，所以这里对常用的机器学习算法做一个小的总结，然后根据学习李航老师的《统计学习方法》做得笔记，对这些算法进行补充。
Miracle8070·2020-09-14 21:52

隐马尔可夫模型介绍

http://blog.csdn.net/gumpeng/article/details/51648259关于隐马尔可夫的理论介绍，请参见李航博士的《统计学习方法》，介绍的很详尽。
菜鸟的翅膀·2020-09-14 19:32

朴素贝叶斯分类文本

https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_4_bayes_1.html这位大佬的博客，我这里记录一些我以开始没有懂得地方和看过的心得在这不过多介绍朴素贝叶斯的概念，具体可查李航老师的统计学习方法首先是数据集的分类
liu123_4·2020-09-14 00:24

复现经典：《统计学习方法》第 11 章 条件随机场

本文是李航老师的《统计学习方法》[1]一书的代码复现。作者：黄海广[2]备注：代码都可以在github[3]中下载。我将陆续将代码发布在公众号“机器学习初学者”，敬请关注。
风度78·2020-09-14 00:10

小白学习：李航《统计学习方法》第二版第11章 条件随机场（二）----条件随机场

小白学习：李航《统计学习方法》第二版第11章条件随机场（二）----条件随机场小提示：食用这篇文章前，务必需要搞懂一中的马尔科夫随机场的内容。
李旭洋·2020-09-14 00:43

小白学习：李航《统计学习方法》第二版第11章 条件随机场

小白学习：李航《统计学习方法》第二版第11章条件随机场小白学习：李航《统计学习方法》第二版第11章条件随机场（一）----马尔科夫随机场马尔科夫随机场（Markovrandomfiled）1.图的概念  
李旭洋·2020-09-14 00:43

小白学C语言之简易版扫雷游戏

小白学习：李航《统计学习方法》第二版第11章条件随机场（二）----条件随机场小白学习：李航《统计学习方法》第二版第11章条件随机场（一）----马尔科夫随机场一、如何进行扫雷扫雷的游
小尚很忙·2020-09-14 00:03

字节跳动李航博士入选2019 ACL Fellow，成为第五位入选华人学者

2019-11-2812:39:01机器之心整理机器之心编辑部近日，2019ACLFellow名单出炉，字节跳动李航博士入选，成为ACL第五位华人Fellow。
喜欢打酱油的老鸟·2020-09-13 20:15

HMM——前向后向算法

根据已知观测序列和对应的状态序列，或者说只有观测序列，将学习过程分为监督和无监督学习方法主要参考《李航统计学习》、《PRML》2.监督学习方法给定了s个长度相同的观测序列和对应的状态序列（相当于有s个样本
风翼冰舟·2020-09-13 14:38

隐马尔可夫模型（HMM）的MATLAB实现——前向后向算法

主要的参考书目是李航的《统计学习方法》，并实现了书中部分例题和习题的解答，关于隐马尔可夫模型的理论知识不再赘述，这方面的经典论文和网上的优秀博客很多，这里介绍两篇经典的论文：1，BilmesL,etal.AGentleTutorialofEMAlgorit
Chishuo_sgp·2020-09-13 12:59

概率统计学习笔记（１１）——随机变量的函数的分布

随机变量的函数的分布定理设随机变量XXX具有概率密度fX(x),−∞<x<∞f_X(x),-\infty<x<\inftyfX(x),−∞0(或者恒有g′(x)<0g'(x)<0g′(x)<0)，则Y=g(X)Y=g(X)Y=g(X)是连续型随机变量，其概率密度为fY(y)={fx[h(y)]∣h′(y)∣,α<y<β,0,其他f_Y(y)
阿巫兮兮·2020-09-12 19:15

概率统计学习笔记（二）

5.1条件概率AAA已经发生的条件下，BBB发生的概率，记为P(B∣A)P(B|A)P(B∣A)定义：设A,BA,BA,B是两个事件，且P(A)>0P(A)>0P(A)>0，称P(B∣A)=P(AB)P(A)P(B|A)=\frac{P(AB)}{P(A)}P(B∣A)=P(A)P(AB)为在事件A发生的条件下，事件B发生的条件概率可以把字母看成面积，把概率看作面积占比,则P(AB)=
阿巫兮兮·2020-09-12 19:14

概率统计学习笔记（9）——连续型：均匀分布、指数分布

均匀分布若连续型随机变量XXX具有概率密度为f(x)={1b−a,a<x<b0,其他f(x)=\begin{cases}\frac{1}{b-a},a<x<b\\0,其他\end{cases}f(x)={b−a1,a00,其他其中θ>0\theta>0θ>0，则称XXX服从参数为θ\thetaθ的指数分布。性质（无记忆性）：对于任意s,t>0s,t>
阿巫兮兮·2020-09-12 19:43

《统计学习方法》第8章 提升方法之AdaBoost\BoostingTree\GBDT

李航《统计学习方法》第8章——提升方法主要内容：AdaBoost,BoostingTree,GBDT(这一块原文不够详细，将补充一些)。
SnailDove·2020-09-12 18:04

移植uboot第八步：裁剪、修改默认参数、分区

此外目前我在gitHub上准备一些李航的《统计学习方法》的实现算法，目标将书内算法全部手打实现，欢迎参观并打星。GitHib传送门正文到这里uboot差不多已经结束了，再完成最后一步，就能启动内核啦。
Dod_o_·2020-09-12 09:47

s3c2440移植MQTT

此外目前我在gitHub上准备一些李航的《统计学习方法》的实现算法，目标将书内算法全部手打实现，欢迎参观并打星。
Dod_o_·2020-09-12 09:47

移植uboot第七步：支持DM9000

此外目前我在gitHub上准备一些李航的《统计学习方法》的实现算法，目标将书内算法全部手打实现，欢迎参观并打星。
Dod_o_·2020-09-12 09:46

移植uboot第四步：设置NAND启动

此外目前我在gitHub上准备一些李航的《统计学习方法》的实现算法，目标将书内算法全部手打实现，欢迎参观并打星。
Dod_o_·2020-09-12 09:16

关于机器学习的推荐书单

对于初学者来说，我个人还是强烈推荐李航老师的《统计学习方法》。
Lestat.Z.·2020-09-12 08:43

机器学习与数据挖掘的定义和区别

主要参考书籍：《机器学习实战》李航的《统计学习方法》《机器学习理论与算法》机器学习，简称ML（machinelearning）；数据挖掘，简称DM（DataMining）。
tenggenbao2014·2020-09-12 07:49

牛顿法及拟牛顿法（L-BFGS）

在拟牛顿法中，令x=xk，这样就得到了式子（5）,这个式子在李航的书中没有给出具体解释，这里我秒懂了。。。式子（5）上方的文字也很重要。可以利用s和y来表示H。。
elisa_gao·2020-09-11 21:01

Machine Learning 之 SVM实现（个人认为最好的算法）

SVM.py#coding=utf-8"""主要思想及算法流程来自李航的《统计学习方法》《理解SVM的三重境界》yi={1,-1}难点：KKT条件SMO算法"""importtimeimportrandomimportnumpyasnpimportmathimportcopya
BUAA-XX·2020-09-10 17:05

Regression: Case Study

大概的模型建立步骤，无论是《统计学习方法》的李航还是《机器学习》的吴恩达，还是这里的
我是个粉刷匠·2020-09-10 15:52

逻辑回归

逻辑回归0.引言本文主要参考了李航的《统计学习方法》，算做学习笔记。1.二元逻辑回归模型定义二元逻辑回归是一种分类模型，由条件概率来表示，其中随机变量是实数，随机变量的取值范围是{0,1}。
吴金君·2020-08-26 23:32

李航统计学习方法-感知机python实现

1、理论中原始算法的实现#利用Python实现感知机算法的原始形式#-*-encoding:utf-8-*-importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefcreateData():samples=np.array([[3,-3],[4,-3],[1,1],[1,2]])labels=[-1,-1,1,1]returnsamples,labelsclas
JohnBanana·2020-08-26 16:36

Xgboost

参考：1、https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9248154.html2、《统计学习方法》李航
chenfeiting·2020-08-26 15:14

原始感知机+对偶感知机的实现（python版）

本文是参照：李航《统计学习方法》实现，如果遇到问题请参看书。
Senn_森·2020-08-26 14:33

《李航统计学习方法》第二章：感知机学习算法 - 算法代码

1.感知机学习算法的原始形式#-*-coding:utf-8-*-'''《李航统计学习方法》算法2.1（感知机学习算法的原始形式）e.g.2.2'''defPerceptron_Study_basic(
potato_cyy·2020-08-26 13:09

李航老师《统计学习方法》(第2版）课件分享，附下载

参考：AI派李航博士的《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。
l7H9JA4·2020-08-26 13:36
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