李航统计学习笔记第13页

统计学习（李航）——感知机(Python)+对偶问题

感知机代码对偶问题我们要解决原问题（很复杂），我们可以把原问题转化成一个新的问题（对偶问题），新问题的最优值（d_）等于原问题的最优值(p_)，这样我们要解决原问题只需解决新问题就可以了。一般优化问题原问题用Lagrangian函数解仿射函数是又凸又凹的，线性函数就是仿射函数借鉴b站对偶理论（SVM）、对偶理论

阿兰啊·2020-08-26 11:46

99岁老人在吉大一院成功植入“中国心”

据吉林大学第一医院心血管内科李航教授介绍，这位超高龄患者入院时心率仅49次/分钟，并伴有胸闷气短、呼吸困难等症状，经

健康报·2020-08-26 00:00

一份火爆AI圈的高分深度学习入门讲义，李航、马少平领衔多位科学家力荐！...

“要不要在算法中预置一些先天知识，就像人类一样？”纽约大学知名的神经科学教授GaryMarcus向深度学习界大佬YannLeCun发出提问。换句话说，GaryMarcus的潜在意思是，虽然深度学习感知机和语言翻译上取得长足进步，但AI的可解释性较差，深度学习的向量无法映射人脑的计算过程，不能完全处理抽象推理和决策。比如，深度学习受有效盲点影响，出现的“对立图像”，产生的不连续问题，至今无法得到有效

turingbooks·2020-08-24 20:15

李航《统计学习方法》系列Python实现

jiangjiane·2020-08-24 14:38

机器学习:基础概念

本文是笔者学习李航老师的经典教材《统计学习方法》第一章的学习笔记，分享在此，作为机器学习系列的开篇文章，在本系列中，将会逐一总结介绍主要的机器学习算法的基本原理、基于Python的具体实现、使用sklearn

dengnai9214·2020-08-24 14:00

Shell主要逻辑源码级分析(1)——SHELL运行流程

weixin_33859665·2020-08-24 10:38

核心1组～李航2018.7.3-7.8本周计划

工作做好设计本职工作知识星球打卡早睡早起加运动督促伙伴知识星球打卡学习读完《工作整理术》结构化六个分类，学习完，每天整理2个例子试讲每天1个普通话每天一篇古诗2首练字发每天做练习3次生活keep运动20分钟或者跑步3公里每周大扫除一次晚上陪伴孩子，给他讲故事感悟生活越来越充实，因为有了目标而有了动机，向宇宙下订单，做最好的自己。越来越自律，你有多自律，就有多自由。读书感悟看了2章《工作整理术》，自

梦之启航20171028·2020-08-24 08:12

分类问题的精确率和召回率 (准确率)

参考李航的统计学习方法TP--将正类预测为正类数；FN--将正类预测为负类数；FP--将负类预测为正类数；TN--将负类预测为负类数；准确率（accuracy）A=(TP+TN)/(P+N)=(TP+TN

weixin_30722589·2020-08-24 03:17

viterbi算法结合中文分词

这里转载一篇文章，看这位博主写的这篇讲解，结合李航老师的《统计机器学习》，可以理解这个算法和在中文分词中的应用。博文链接在此

菜鸟要飞翔·2020-08-24 02:21

自然语言处理--HMM.MEMM,CRF(二)

EM(expectationmaximization期望最大)算法本篇严重抄袭李航博士的《统计学习方法》，望周知上篇我们说了朴素贝叶斯模型，说了用极大似然估计贝

晚照·2020-08-24 02:52

线性可分支持向量机凸二次规划解决原问题 python

问题来自李航的《统计学习方法》第二版中例题7.1。

Zetaa·2020-08-24 01:49

机器学习三要素

参考《统计学习方法》李航P61.三要素组成机器学习=模型+策略+算法1.1模型模型：判别模型，生成模型具体参考：https://blog.csdn.net/qq_21768483/article/details

Matrix-yang·2020-08-24 01:39

使用R完成决策树分类

关于决策树理论方面的介绍，李航的《统计机器学习》第五章有很好的讲解。

肥萝卜使大力·2020-08-23 23:41

2020年的春招经历-算法工程师篇

李航的《统计学习方法》是从数学推理的角度去解释机器学习中常用的机

zhangkkit·2020-08-23 08:39

pLSA概率潜在语义分析

概率潜在语义分析（PLSA）李航《统计学习方法》：习题代码实现pLSA用于主题模型：实例PLSAintroduction:http://blog.tomtung.com/2011/10/plsa

满腹的小不甘·2020-08-23 04:50

李航统计学习方法第一章课后习题答案

最大似然估计参考文献：https://guangchun.wordpress.com/2011/10/13/ml-bayes-map/贝叶斯分布参考文献：https://blog.csdn.net/a358463121/article/details/52562940https://blog.csdn.net/guohecang/article/details/523130461、统计学习方法三要

天天~·2020-08-22 23:34

Viterbi 算法学习（附代码和注解）

例子是参考李航的《统计学习方法》P18610.3。如果不明白术语的话，看一下P17310.1。#include#include#includeusingnamesp

CY_TEC·2020-08-22 20:36

【统计学习方法-李航-笔记总结】十一、条件随机场

本文是李航老师《统计学习方法》第十一章的笔记，欢迎大佬巨佬们交流。

zl3090·2020-08-22 15:56

ArimaKisho·2020-08-22 15:59

机器学习算法(逻辑回归)-Lect02

《机器学习》李航.《统计学习方法》cs229notes吴恩达机器学习-网易云课堂1、Logistic回归损失函数的极大似然推导：西瓜书公式3.27怎么推来的？

sincolxu2018·2020-08-22 14:52

条件随机场

作为CRF的入门读物，著名的几篇英文教程难度稍高，还是李航博士的《方法》比较适合初学者。其拟牛顿法讲解可以直接与CRF++的代码对应，实为难得。我还单独写了篇《CRF++代码分析》，与本文互为参考。

weixin_33873846·2020-08-22 14:55

机器学习：《统计学习方法》笔记（二）—— 条件随机场（CRF）

参考：《统计学习方法》——李航；摘要介绍条件随机场的基本概念、概率计算、学习方法、预测方法等内容。

另一个我竟然存在·2020-08-22 13:40

《统计学习方法，李航》：11、条件随机场

其实条件随机场的内容没看懂，所以只写概率无向图模型（马尔科夫随机场）部分。1）概率无向图模型2）概率无向图模型的因子分解3）如何进行因子分解1）概率无向图模型概率无向图模型，又称为马尔科夫随机场，是一个表示联合概率分布的无向图。表示什么的联合概率分布呢？接下来详细介绍。先给出概率图模型定义：对于一个联合概率分布P(Y)和表示它的无向图G，只要无向图G表示的随机变量之间存在【成对马尔科夫性、局部马尔

mmc2015·2020-08-22 13:45

统计（机器）学习及监督学习概论

统计学习及监督学习概论内容精选基本概念定义主要特点统计学习方法三要素实现步骤统计学习的基本分类监督学习无监督学习强化学习其他按模型分类概率模型与非概率模型线性模型与非线性模型参数化模型与非参数化模型按技巧分类贝叶斯学习核方法按算法分类在线学习与批量学习模型评估与模型选择模型评估模型选择方法监督学习的方法生成方法判别方法监督学习的应用本章涉及的数学概念——基于李航老师

肥牛ooo·2020-08-22 13:31

机器学习-HMM(对隐马尔科夫模型的理解)

备注:主要内容都是摘抄之李航的统计书籍包括：隐马尔科夫模型概念理解，3个基本问题，针对3个问题的解法对HMM（隐马尔可夫的理解）简单理解：严谨表达：以下部分还需要继续理解和巩固

Hans.liang·2020-08-22 12:19

李航统计学习方法-第十章HMM-习题答案（10.3）

本文主要针对李航统计学习方法第十章隐马尔可夫模型的习题10.3,书中P189页，给出了具体的手写计算与推导步骤，如下图所示。

jinhuan_hit·2020-08-22 12:24

隐马尔可夫模型（HMM）——前向算法与后向算法

结合李航老师的《统计学习方法》一起看，很清晰https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/48577891https://www.cnblogs.com

SortedX·2020-08-22 12:58

统计学习方法李航---第11章条件随机场

第11章条件随机场条件随机场(conditionalrandomfield,CRF)是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。条件随机场可以用于不同的预测问题，本章主要讲述线性链(linearchain)条件随机场在标注问题的应用，这时问题变成了由输入序列对输出序列预测的判别模型，形式为对数线性模型，其学习方法通常是极大似然估计或

dazhichang6061·2020-08-22 12:03

HMM与CRF笔记

本文为阅读李航的《统计学习方法》和周志华的西瓜书后，对HMM与CRF的学习笔记，方便日后可回顾完此文即可在面试中回答诸如“简单介绍下CRF”，“HMM是如何训练的”等问题.隐马尔可夫模型-HMM模型定义

pyxiea·2020-08-22 11:11

李航《统计学习方法》第五章——用Python实现决策树（MNIST数据集）

wds2006sdo·2020-08-22 03:12

【统计学习方法by李航】第一章统计学习方法概论个人总结

第一章统计学习方法概论开始的话一、统计学习[1.1]（一）总定义（二）统计学习的方法二、监督学习[1.2]（一）基本概念[1.2.1]1、输入空间、特征空间与输出空间2、联合概率分布3、假设空间（上面名词解释里面有讲）（二）问题的形式化[1.2.2]三、统计学习三要素[1.3]（一）模型[1.3.1]（二）策略[1.3.2]1、损失函数、代价函数2、风险函数(期望损失)、经验风险(经验损失)【L是

ArtlexKylin·2020-08-21 22:02

《统计学习方法》第一章总结及实现最小二乘法拟合曲线

最近在看李航老师的书，也跟着网上的一些总结以及代码实现学习了，接下来会跟着自己的阅读进度进行更新个人总结。

Shannon333·2020-08-21 20:36

【科幻】外星人日记（4）

外星人日记4：相亲车轮战上传完记录，李航和郑梓轩准备去等会VIP团的报名。两人从接待区向公共休息区走去，通道边上是照片墙，基本上展示的都是配对成功的会员的婚纱照。

笔冢客·2020-08-21 19:25

AdaBoost数学原理

参考资料：《机器学习》周志华《统计学习方法》李航【知乎】adaboost为什么不容易过拟合呢？

了不起的赵队·2020-08-21 12:02

【统计学习笔记】习题一

【统计学习笔记】习题一1.1.1伯努利分布的极大似然估计P(X=1)=θP(X=0)=1−θP(X=1)=\theta\quadP(X=0)=1-\thetaP(X=1)=θP(X=0)=1−θ设随机变量

喜欢什么的只是说说而已·2020-08-21 10:24

KD树在knn算法中的应用

李航博士的书只讲了求得最近邻的一个样本点的检测，但我们实际中要的是k个近邻点。

hincon·2020-08-20 00:35

【统计学习方法-李航-笔记总结】五、决策树

本文是李航老师《统计学习方法》第五章的笔记，欢迎大佬巨佬们交流。

zl3090·2020-08-19 06:45

关于《统计学习方法》中第三章构造kd树算法中的中位数问题

最近在看李航所著的《统计学习方法》，很不错的一本书。但在第三章构造平衡kd树时，原书中说的是“以T中所有实例的x(1)坐标的中位数为切分点”（p42），此处的中位数说法自认为不准确。

wzc_1230·2020-08-19 05:56

极大熵模型和逻辑回归的等价性

以上来源为李航的《统计机器学习》，但是有一些问题他没有讲的很明白在http://www.win-vector.com/dfiles/Logistic

windows2·2020-08-19 05:55

kd树之最近邻的搜索Java实现

本算法思想来自于李航的《统计学习方法》本文主要实现其kd树最近邻的搜索构造代码已经发表过了，现在也还是写一下，//为了方便储存数据publicclassData{publicdoublex1;publicdoublex2

米米奇·2020-08-19 05:54

机器学习之最大熵模型及python实现

本文参考李航博士的《统计学习方法》1.最大熵模型原理下面的公式以如下表格的例子进行举例解释：IDageworkinghousecredit_situationlabel1youthnono1refuse2youthnono2refuse3youthyesno2agree4youthyesyes

董蝈蝈·2020-08-19 05:36

李航统计学习方法例3.2 构造平衡kd数

#weihuiziimportoperatorimportnumpyasnp#kd-tree每个结点中主要包含的数据结构如下classKdNode(object):def__init__(self,dom_elt,split,left,right):self.dom_elt=dom_elt#k维向量节点(k维空间中的一个样本点)self.split=split#整数（进行分割维度的序号）self.

only卉·2020-08-19 05:50

logistic回归和最大熵

回顾发现，李航的《统计学习方法》有些章节还没看完，为了记录，特意再水一文。

weixin_33881050·2020-08-19 04:25

逻辑斯蒂回归模型

本文主要根据周志华的西瓜书以及李航的《统计学习方法》中提到的方法，结合自己的想法进行记录的文档，部分概念可能理解不够透彻表述会有问题。

风过留声_涟动无痕·2020-08-19 03:41

《李航统计学习方法》学习笔记——第六章 Logistic 回归与最大熵模型

Logistic回归与最大熵模型1.Logistic回归模型2.模型参数估计2.1梯度下降法求参2.2牛顿法求参2.3拟牛顿法求参2.3.1算法DFP2.3.2算法BFGS3.最大熵模型3.1原理3.2模型3.3学习4.模型参数估计4.1改进的迭代尺度法IIS4.2拟牛顿法习题6.1习题6.2习题6.3参考1.Logistic回归模型广义上的线性回归为：f(x)=g−1(ωxT+b)f(x)=g^

eveiiii·2020-08-19 03:18

《统计学习方法》第三章 k近邻法总结及代码实现

本文总结内容参考于李航老师的《统计学习方法》及其配套课件原文代码作者：https://github.com/wzyonggege/statistical-learning-methodk近邻法的输入为实例的特征向量

Shannon333·2020-08-19 03:31

天池精准医疗大赛——个人赛后总结（一）

一、参赛背景一条工程狗也有自己的数据挖掘梦，自己一直对算法感兴趣，期间关注了很多热门的公众号，天天在CSDN的博客下面学习大牛的经验，也学习了李航老师的《统计学习方法》、周志华老师的《机器学习》、《利用

从前从前_·2020-08-19 03:56

kd树建立的python实现

本篇博客是参考李航的《统计学习方法》第三章3.3，使用python实现kd树的建立。

努力学挖掘机的李某某·2020-08-19 03:20

Kd树的具体实现

Kd树的实现pythonKd树的原理李航的统计学习方法介绍的Kd树网上大部分创建Kd树的思路Kd树的实现sklearn库中的iris作为本次实验数据集python实现Kd树的原理李航的统计学习方法介绍的

李奥去哪了·2020-08-19 03:17

推荐频道

李航统计学习笔记