李航统计学习笔记第18页

李航《统计学习方法》——第三章 k邻近法

由于网上资料很多，这里就不再对算法原理进行推导，仅给出博主用Python实现的代码，供大家参考适用问题：多类分类三个基本要素：k值的选择、距离度量及分类决策规则测试数据集：train.csv实现代码：#encoding=utf-8importpandasaspdimportnumpyasnpimporttimefromsklearn.cross_validationimporttrain_test

fuqiuai·2020-07-11 06:04

《统计学习方法》第二版的代码实可以在线阅读了！

在线阅读地址：《统计学习方法》第二版的代码在线阅读我初学机器学习过程中，李航老师的《统计学习方法》给我极大的帮助，我试着从github搜索下载和自己修改代码，把这本书用python代码实现了，并放到了github

风度78·2020-07-11 05:52

复现经典：《统计学习方法》第21章 PageRank算法

第21章PageRank算法本文是李航老师的《统计学习方法》一书的代码复现。作者：黄海广备注：代码都可以在github中下载。我将陆续将代码发布在公众号“机器学习初学者”，可以在这个专辑在线阅读。

风度78·2020-07-11 05:52

经典复现：《统计学习方法》的代码实现（在线阅读！）

李航老师的《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典，我将这本书的算法用Python代码复现了，并做成在线阅读版本，可以利用碎片时间阅读。

风度78·2020-07-11 05:51

统计学习方法李航---第6章逻辑回归与最大熵模型

第6章逻辑回归与最大熵模型逻辑回归(logisticregression)是统计学习中的经典分类方法。最大嫡是概率模型学习的一个准则将其推广到分类问题得到最大熵模型(maximumentropymodel)。逻辑回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。6.1逻辑回归模型定义6.1(逻辑分布)：设X是连续随机变量，X服从逻辑斯谛分布是指X具有下列分布函数和密度函数式中，u为位置参数，r>0为形状参数

dazhichang6061·2020-07-11 04:41

数据分析、机器学习必读书，李航《统计学习方法》出视频课了！

我一直认为，要想成为互联网技术大牛，学习是永不止步的。找对学习队伍，利用碎片时间，学习行业前辈的优质分享，慢慢的，你就会成为别人眼里的大牛。----过往记忆大数据推荐（文末重金招募讲师！！）在信息过载的时代，不懂数据分析，你就会成为新时代的“文盲”许多年前人们惊呼信息时代来了，其实体会不到什么太多的不同。然而，许多年过去，每个人身边每时每刻的数据容量、数据流动速率和数据种类都在急剧增加；很多个人或

Hadoop技术博文·2020-07-11 02:58

统计学习方法李航版第十章部分课后习题python答案

如题。习题10.1-10.2python代码#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunOct2012:46:422019@author:Administrator"""importnumpyasnpdefbackword(A,B,PI,O):T=O.shape[0]#initializationbeta=np.ones(shape=PI.shape[0])#zeros()

Yanyan_zy·2020-07-11 00:03

EM算法——李航《统计学习方法》第九章习题

阅览此博客自己实现的Python代码https://blog.csdn.net/weixin_35479108/article/details/878941369.1题代码#thisisforpractice9.1importnumpyasnptheta=np.array([0.4,0.6,0.7])Y=np.array([1,1,0,1,0,0,1,0,1,1])miu=np.zeros(Y.s

Yanyan_zy·2020-07-11 00:03

1.李航机器学习-多项式回归公式推导及python实现

多项式回归项目链接：https://github.com/Wchenguang/gglearn/blob/master/PolynomialClassifier/李航机器学习-讲解/PolynomialClassifier.ipynb

Mr_W1997·2020-07-10 22:18

首发：李航老师的《统计学习方法》第二版的代码实现（Github标星过万！）

李航老师的《统计学习方法》第二版的代码实现更新完毕，本文提供下载。

风度78·2020-07-10 16:52

(3) 李航《统计学习方法》基于Python实现——K近邻法

1:概念k近邻是一种基本分类与回归方法。本文只讨论分类问题中的k近邻法。k近邻法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k近邻法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。因此k近邻法不具有显式的学习过程。k近邻法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型”。k

奥卡姆的剃刀·2020-07-10 13:13

推动主机开源生态 IBM LinuxONE卓越中心启动

据IBM大中华区硬件系统部主机销售总经理李航先生介绍，大型主机在Linux领域有

weixin_34174422·2020-07-10 08:29

从结构化风险最小化角度理解SVM

（具体可参见李航《统计学习

CrazStone·2020-07-10 02:47

【技术分享】机器学习优化算法—牛顿法(Newton Method)

原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1519684参考文献[1]李航，统计学习方法[2]NumericalOptimization:UnderstandingL-BFGS

腾讯智能钛机器学习平台·2020-07-10 00:55

敢不敢变幸福第七章李航和吉虎

李航的手机拼命的在床头柜上响着，打电话的人似乎很着急的希望李航快些接电话。李航瞟了一眼手机，来电显示“老虎”，马上接起来说：“喂！几点的飞机，我这次准时接你！”“咦！怎么？你是李航吗？

石六爱·2020-07-09 21:30

隐马尔可夫模型（HHM）学习笔记1

隐马尔可夫模型简介整理了李航和周志华书上的内容。

MaaaMalik·2020-07-09 11:05

感知机及Python实现

在李航老师《统计学习方法》中是这么讲的：“感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。”

Jeaten·2020-07-09 11:33

李航《统计学习方法》-----朴素贝叶斯

朴素贝叶斯法naïveBayes，在naïve的中间字母上其实有两个点，查了一下才发现是法语中的分音符，在发音过程中发挥作用。但这不是重要的，重要的是在这种学习方法中贝叶斯承担了什么样的角色。首先简单证明一下贝叶斯公式。联合概率Jointprobabilities是可逆的，只要同时满足两个条件就可以，无所谓先满足哪个条件，所以可以有两种写法，都是利用了条件概率Conditionalprobabil

zcg1942·2020-07-09 04:25

机器学习笔记（《统计学习方法》李航and《机器学习》周志华）

机器学习一些笔记，内容包含：《统计学习方法》李航and《机器学习》周志华以及网上相关知识总结。

妙手书生2016·2020-07-08 18:55

《机器学习》学习笔记（三）：支持向量机（SVM）

本文多处公式都将借用AndrewNg教授授课的PPT，并参考李航博士的《统计学习方法》一书。转载请注明出处：http://bl

chenynCV·2020-07-08 08:01

华为诺亚方舟实验室主任李航：神经符号处理开启自然语言处理新篇章

华为诺亚方舟实验室主任李航：神经符号处理开启自然语言处理新篇章本文作者：王金许2017-07-2619:29导语：深度学习（神经处理）给自然语言处理带来了革命性的进步，基于深度学习的机器翻译等任务的性能优良大幅度的提升

starzhou·2020-07-08 06:16

机器学习笔记 (1)-线性回归模型

参考资料《机器学习》-周志华《寒小阳机器学习讲义》-寒小阳《统计学习方法》-李航摘要机器学习包含监督学习、非监督学习、以及强化学习三大部分。监督学习又分为分类和回归两大类。

yanwosky4·2020-07-08 05:42

机器学习(李航统计学方法)之KNN

说明：代码参考的博客链接为(http://www.pkudodo.com)，隆重推荐!同时也参考了这位大牛的博客(https://blog.csdn.net/eeeee123456/article/details/79927128)；在Markdown中输入数学公式(MathJax)，参考的博客是(https://www.jianshu.com/p/a0aa94ef8ab2)。若文章有错误，希望各

元大宝·2020-07-07 22:12

机器学习算法——朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法核心就两个：贝叶斯定理朴素：假设各个特征之间是独立的1.朴素贝叶斯的理论基础（参考李航课本）朴素贝叶斯算法是基于贝

爱学习的影峰·2020-07-07 20:23

高斯混合模型的终极理解

首先给出GMM的定义这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图：定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布而已。第一个细节：为什么系数之和为0？P

Orange先生·2020-07-07 18:07

李航统计学习方法课件 ---由清华大学深圳研究院袁春教授制作

李航老师的《统计学习方法》是了解机器学习最好的教材之一，该书从2005年开始写作，一直到2012年完成，今年5月份又上线了第二版。

Mr.Jk.Zhang·2020-07-07 17:14

IO流操作HDFS

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_·2020-07-07 15:02

《李航：统计学习方法》笔记之感知机

感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面，为此，导入了基于误分类的损失函数，然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化，从而求出感知机模型。感知机模型是神经网络和支持向量机的基础。也是现代流行的深度学习网络模型的基础。下面分别从感知机学习的模型、策略和算法三个方面来介绍。1.感知机模型感知机模型如下：f(x)=sign(w*x+b)其中，x为输入向量，sign为符号函数，括号里面大于等于

longzaitianya1989·2020-07-07 14:31

李航《统计学习方法》第4&9章朴素贝叶斯分类器&EM算法

朴素贝叶斯(naiveBayes)定义基本假设输入x为n维向量，输出y取值在{c1,…,ck}K个值范围内，训练集样本个数N，假设样本独立同分布，且特征条件独立。具体的：P(X=x|Y=ck)=P(X(1)=x(1),…,X(n)=x(n)|Y=ck)=∏nj=1P(X(j)=x(j)|Y=ck)由于这一假设，朴素贝叶斯的学习大为简化，但对分类性能有一定影响学习参数用极大似然估计来学习先验概率分布

cutie吖·2020-07-07 10:09

《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。周志华老师的《机器学习》，自2016年1月底出版以来，首印5000册一周售罄，并在8个月内重印9次，累计72000册。

guangcheng0312q·2020-07-07 08:00

注定成为经典：统计学习方法第二版

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。2019年5月1日，《统计学习方法第二版》出版了！本文对新书做下简单介绍。

风度78·2020-07-07 07:41

统计学习方法李航---第4章朴素贝叶斯法

第4章朴素贝叶斯法朴素贝叶斯(naiveBayes)法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，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；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。4.1朴素贝叶斯法的学习与分类基本方法朴素贝叶斯法通过训练数据集学习X和Y的联合概率分布P(X,Y)。具体地，学习以下先验概率分布及条件概率分布。先验概

dazhichang6061·2020-07-07 06:04

机器学习经典必读书，李航《统计学习方法》出视频课了！

PaperWeekly·2020-07-07 04:46

增长裂变精进社-死磕增长队（A队）-第二周作业

本次作业由A队以下同学共同完成：peanut同学，Do_Mua同学，饼仔同学，李航同学，一休同学。

一休小姐姐yeah·2020-07-06 22:27

李航老师《统计学习方法》及相关资源最全汇总

编辑|Will出品|字节AI李航：毕业于日本京都大学电气电子工程系，日本东京大学获得计算机科学博士学位。

Datawhale·2020-07-06 21:33

《统计学习方法》笔记（三）K近邻法

最近利用工作之余的时间正在学习李航博士的《统计学习方法》，一方面希望能够通过写作整理思路，另一方面，分享学习心得也希望可以和志同道合的小伙伴们共同探讨进步啦~github传送门：GitHub-wyynevergiveup

菜鸟研究生·2020-07-06 20:12

机器学习(李航统计学方法)之朴素贝叶斯

说明：代码参考的博客链接为(http://www.pkudodo.com)，隆重推荐!同时也参考了这两位大牛的博客(https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/48323777)，(https://www.letiantian.me/2014-10-12-three-models-of-naive-nayes/)；若文章有错误，希望各位不吝赐教

元大宝·2020-07-06 17:53

机器学习正在改变我们的工作与生活

机器学习正在改变我们的工作与生活作者：李航机器学习是关于计算机基于数据构建模型并运用模型来模拟人类智能活动的一门学科。

lxiaoxiaot·2020-07-06 17:48

难道朴素贝叶斯比贝叶斯朴素？

文章目录简介为什么要有贝叶斯估计贝叶斯估计举例简介摘自李航老师原著，主要是作为自己的学习笔记。感兴趣同学，建议大家阅读原著。

Braylon1002·2020-07-06 15:45

条件随机场(CRF) - 4 - 学习方法和预测算法(维特比算法)

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·2020-07-06 09:24

条件随机场(CRF) - 2 - 定义和形式

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·2020-07-06 09:23

Adaboost算法初探

本文主要介绍机器学习中的自适应提升算法Adaboost，主要参考为李航老师的《统计学习方法》和这位同学的博客：一个很有才的同学的博客，我实验时候的代码即是由参考这位同学的改写而成。

xmfthu·2020-07-06 09:42

用户画像用到哪些算法

决策树1、决策树，是一种分类算法和回归算法（这里只介绍分类算法）2、决策树算法的构建分为3个部分：特征的选择，决策树的生成，决策树的剪枝；（主要参考李航的《统计学习方法》第五章）a、特征的选择----选择使信息增益最大的特征

十色花·2020-07-06 08:28

数理统计学习笔记——总体与样本

数理统计是具有广泛应用的一个数学分支，它以概率论为理论基础，根据试验或观察得到的数据，来研究随机现象，对研究对象的客观规律性作出合理的估计和判断。概率论与数理统计的区别：概率论所研究的随机变量，其分布都是假设已知的，在这个前提下研究其性质、特点和规律性。数理统计所研究的随机变量，其分布是未知或不完全知道的。需要通过独立重复的观察并对观察数据进行分析，来推断其分布。数理统计方法具有“部分推断整体”的

weixin_30345055·2020-07-05 20:18

机器学习：决策树（Decision Tree）

June__11·2020-07-05 18:09

写了一个简单的贝叶斯分类器

数据用的李航老师《统计学习方法》的例4.1截图1截图2截图3源代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttrain_data=np.array([[

在做算法的巨巨·2020-07-05 17:26

决策树之剪枝

本文主要参考李航老师的《统计学习方法》一书，如有不妥之处，欢迎指出。

焕听·2020-07-05 16:35

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-AConciseCourseinStatisticalInference-LarryWasserman-Springer.pdf

FongLau·2020-07-05 16:36

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