李航统计学习笔记第21页

李航统计学习方法课后习题答案

第一章https://blog.csdn.net/familyshizhouna/article/details/70160782第二章2.1-2.2https://blog.csdn.net/cracker180/article/details/787783052.3https://blog.csdn.net/xiaoxiao_wen/article/details/54097835感知机，线性

liufei00001·2020-06-24 06:42

机器学习校招手册SVM篇

如对基础算法有疑问请自行阅读《统计学习方法》李航本书主要针对监督学习的统计学方法《机器学习》周志华本书涵盖监督学习和非监督学习学派中立《机器学习：从公理到算法》于剑我校老师撰写的机器学习公理化著作，博士

不会做甜点的程序员不是好艺术家·2020-06-24 02:30

NLP算法-面试知识点总结

HudsonLiu·2020-06-24 02:40

《统计学习方法》李航著——第一章学习笔记

第一章：熟悉统计学习方法的基本概念统计学习：基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析，也称为统计机器学习。1.统计学习组成：监督学习，半监督学习，非监督学习和强化学习。2.统计学习三个基本要素：模型（假设空间）、策略（确定选择模型的规则）、算法（求解最优模型，达到全局最优）。a.模型b.策略：确定模型选择的规则当训练样本数目有限甚至很小时，则经验风险不能估计期望风险，所以必须对经验风

JPDAYSUNDAY·2020-06-23 23:41

李航《统计学习方法》第4章习题答案参考

第4章朴素贝叶斯法浅谈极大似然估计与贝叶斯估计极大似然估计：频率学派，认为参数是确定存在只是未知的，并且觉得出现的状态假设是按概率最大的情况出现的，所以对极大似然函数求极值就可以得到参数θ.(下述D为训练数据集)θMLE=argmaxθP(D|θ)贝叶斯估计：贝叶斯学派，认为参数是不确定的，也是一个随机变量，所以给定输入不能得到输出，只能根据先验概率得出输出的期望：E[y|x,D]=∫P(y|x,

24thAUG·2020-06-23 20:59

机器学习实战——开篇

在介绍具体算法前，从整理理解机器学习方法的框架结构，以下节选引用自《统计学习方法》——李航。

ivy8momo·2020-06-23 20:55

[置顶] 推荐几个机器学习算法及应用领域相关的中国大牛

李航：http://weibo.com/u/2060750830，是MSRAWebSearchandMiningGroup高级研究员和主管，主要研究领域是信息检索，自然语言处理和统计学习。

岁月的拓荒者·2020-06-23 17:20

华为诺亚方舟实验室主任李航：迎接自然语言处理新时代

作者简介：李航，华为技术有限公司诺亚方舟实验室主任。主要研究方向为信息检索、自然语言处理、机器学习等。本文经李航博士授权发布，未经作者允许不得转载。

csdn_csdn__AI·2020-06-23 14:22

李航《统计学习方法》——第四章朴素贝叶斯法

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：多类分类基于贝叶斯定理和特征条件独立假设常用的三个模型有：-高斯模型：处理特征是连续型变量的情况-多项式模型：最常见，要求特征是离散数据-伯努利模型：要求特征是离散的，且为布尔类型，即true和false，或者1和0测试数据集：train.csv实现代码（基于多项式模型）：#encoding=u

fuqiuai·2020-06-23 09:51

复现经典：《统计学习方法》第 5 章决策树

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78·2020-06-23 07:05

复现经典：《统计学习方法》第 4 章朴素贝叶斯

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78·2020-06-23 07:33

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

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

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》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

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

【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

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

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

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

【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

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

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。概率模型是指从输入空间X到输出空间Y的映射是通过条件概率来描述的。非概率模型一般就是由决策函数来描述X到Y的映射。策略要学习一个模型，从直观上就是要让这个模型对映射的描述越来越准确。要度量这个准确性，就需要引入

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

支持向量机（一）——线性可分支持向量机导出

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]。

Herbert002·2020-06-18 19:39

李航《统计学习方法》学习笔记-第一章-统计学习方法概论1

李航《统计学习方法》学习笔记-第一章-统计学习方法概论导学与资源推荐数据与规律课件中推荐的资源机器学习概述机器学习定义理解机器学习应用机器学习的发展历程机器学习VS统计学习统计学习的方法按有无监督分类参考资源关于李航老师的

YirongChen·2020-06-12 00:46

06_逻辑回归算法和最大熵模型

当然了放在一起肯定有李航老师的道理，最

十八线码农ing·2020-06-01 09:00

《李航统计学习方法》学习笔记——第九章EM算法及其推广

EM算法及其推广9.1EM算法9.1.1EM算法介绍9.1.2EM算法推导9.2EM算法的收敛性9.3EM算法在高斯混合模型学习下的应用9.3.1高斯混合模型GMM9.3.2高斯混合模型参数估计的EM算法9.4EM算法的推广9.4.1FFF函数的极大-极大算法9.4.2GEM算法习题9.1python实现习题9.2习题9.3python实现习题9.4混合贝叶斯模型参考9.1EM算法适用于无监督学习

eveiiii·2020-05-24 21:23

[图书推荐]李航《统计学习方法》（附带目录标签）

最近学习了李航老师的统计学习方法，顿感醍醐灌顶，对李航老师的敬佩也如滔滔江水般连绵不绝。现将目录附在下面。

帅兄心安否·2020-05-13 15:44

武汉是否要全民筛查核酸，还在摸底论证中

武汉现在在做前期准备工作，需要把基数搞清楚，否则没法开展工作图/视觉中国文|《财经》记者信娜实习记者李航编辑|王小5月12日有消息称，武汉将在全市开展全员新冠病毒核酸筛查。

财经杂志·2020-05-13 00:00

python计算信息增益

离散特征信息增益计算数据来自《.统计学习方法——李航》5.2.1节中贷款申请样本数据表利用pandas的value_counts()，快速计算importpandasaspdimportnumpyasnpdefent

懒惰的星期六·2020-05-09 00:00

阅读笔记--统计学习方法 (第一版李航)

重要blog机器学习面试问题总结基础概念问题Q1.分类和回归到区别简书上对这个问题的一个总结:https://www.jianshu.com/p/d6f206c869ed知乎回答一：回归和分类的根本区别在于输出空间是否为一个度量空间CSDN回答二：从根本上说，分类是关于预测标签，而回归是关于预测数量。回归问题和分类问题本质上都要建立一个映射关系f(x)−>y,x∈A,y∈Bf(x)->y,x\in

HAH-M·2020-05-04 12:18

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