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李航统计学习笔记
CS229的简单梳理(待续)
1,首先是logistic回归Andrew的logistic函数和
李航
书上的并不相同,Andrew的分母是负指数,考虑到是由GLM推导过来的,所以信Andrew的。
qiusuoxiaozi
·
2016-03-21 09:00
cs229
k近邻法(k-nearest neighbor)
kNN在
李航
的《统计学习方法》中的描述如下:给定一个训练数据集,对新的输入实例,在数据集中找到与该实例最近邻的k个实例,这k个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类。
xuelabizp
·
2016-03-19 16:00
python
机器学习
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
·
2016-03-18 17:01
统计学
GMM
EM算法
机器学习
EM 算法
这个算法
李航
在《统计学习方法》上说的比较好:“EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型产生的极大似然估计,或极大后验概率估计。”
qiusuoxiaozi
·
2016-03-16 17:00
算法
迭代
统计学习笔记
——k近邻法与kd树
在使用k近邻法进行分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决的方式进行预测。由于k近邻模型的特征空间一般是n维实数向量,所以距离的计算通常采用的是欧式距离。关键的是k值的选取,如果k值太小就意味着整体模型变得复杂,容易发生过拟合,即如果邻近的实例点恰巧是噪声,预测就会出错,极端的情况是k=1,称为最近邻算法,对于待预测点x,与x最近的点决定了x的类别。k值得增大意味着整体的
zhouyusong_bupt
·
2016-03-12 20:00
朴素贝叶斯
根据
李航
的《统计学习方法》,简单推导了一下朴素贝叶斯:
nywsp
·
2016-03-02 18:00
逻辑斯谛回归总结
根据
李航
的统计学习方法,总结了逻辑斯谛简单原理。 对于多分类来说,结果如下:
nywsp
·
2016-03-02 16:00
逻辑斯蒂回归3 -- 最大熵模型之改进的迭代尺度法(IIS)
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)。
xueyingxue001
·
2016-03-01 17:00
算法
机器学习
IIS
逻辑斯蒂回归2 -- 最大熵模型概念
声明: 1,本篇为个人对《2012.
李航
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xueyingxue001
·
2016-03-01 16:00
算法
机器学习
逻辑斯蒂回归1 -- 逻辑斯蒂回归模型
声明: 1,本篇为个人对《2012.
李航
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xueyingxue001
·
2016-03-01 16:00
算法
机器学习
决策树2 -- CART算法
声明: 1,本篇为个人对《2012.
李航
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xueyingxue001
·
2016-02-24 11:00
算法
机器学习
Machine Learning and Data Mining——1. 机器学习和数据挖掘领域的领军人物
机器学习和数据挖掘领域的领军人物推荐几个机器学习和数据挖掘领域相关的中国大牛:
李航
:http://research.microsoft.com/en-us/people/hangli/,是MSRAWebSearchandMiningGroup
u010757264
·
2016-02-21 13:00
数据挖掘
机器学习
人工智能
learning
and
machine
机器学习 -- 决策树1 -- ID3_C4.5算法
声明: 1,本篇为个人对《2012.
李航
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xueyingxue001
·
2016-02-19 16:00
算法
机器学习
【人物】新打工皇帝拉维奇:年薪世界前5,他才是今年中超第一外援!
拉维奇,今日中超第一外援文|体坛周报记者骆明、
李航
与恒大和苏宁接连放出的引援卫星相比,拉维奇身价不高,这只是因为他与巴黎圣日耳曼的合同即将到期。巴黎在法
体坛周报
·
2016-02-18 00:00
机器学习 -- 朴素贝叶斯
声明: 1,本篇为个人对《2012.
李航
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xueyingxue001
·
2016-02-17 15:00
算法
机器学习
李航
,统计学习方法-决策树章节修正
声明: 1,本篇为个人对《2012.
李航
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xueyingxue001
·
2016-02-16 11:00
机器学习
机器学习 -- K 近邻算法
声明: 1,本篇为个人对《2012.
李航
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xueyingxue001
·
2016-02-16 10:00
机器学习
机器学习 -- 感知机3 -- 梯度下降与随机梯度下降的对比
声明: 1,本篇为个人对《2012.
李航
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xueyingxue001
·
2016-02-16 10:00
算法
机器学习
机器学习 -- 感知机2 -- 随机梯度下降算法
声明: 1,本篇为个人对《2012.
李航
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xueyingxue001
·
2016-02-16 09:00
算法
机器学习
感知机1 -- 感知机模型
声明:1,本篇为个人对《2012.
李航
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血影雪梦
·
2016-02-16 09:26
机器学习
机器学习 -- 感知机1 -- 感知机模型
声明: 1,本篇为个人对《2012.
李航
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xueyingxue001
·
2016-02-16 09:00
机器学习
李航
《统计学习方法》读书笔记(1):朴素贝叶斯分类
朴素贝叶斯方法基于两个前提:(1)贝叶斯公式(2)在知道实例类的情况下,特征之间条件独立。朴素贝叶斯分类的基本步骤:(1)学习联合分布直接学习这个分布是困难的,因为随着特征维度的上升,X的条件分布可能性程指数增长。所以,朴素贝叶斯分类提出了条件独立的假设,使得联合分布大大简化联合分布的学习可以使用极大似然估计,即训练集中不同情况的频数除以总数计算得到,这里不再赘述。(2)利用MAP(最大后验概率)
JOE_FANNIE
·
2016-01-24 12:43
deeplearning
machinelearning
统计学习笔记
(4)——朴素贝叶斯法
朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。简单来说,朴素贝叶斯分类器假设样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子,如果一种水果具有红,圆,直径大概4英寸等特征,该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定,然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的。尽管是带着这些朴素思想和过于简单化的假设,但朴素贝叶斯分类器在很多复杂的现
qq_26898461
·
2016-01-08 10:00
统计学习笔记
(3)——k近邻法与kd树
在使用k近邻法进行分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决的方式进行预测。由于k近邻模型的特征空间一般是n维实数向量,所以距离的计算通常采用的是欧式距离。关键的是k值的选取,如果k值太小就意味着整体模型变得复杂,容易发生过拟合,即如果邻近的实例点恰巧是噪声,预测就会出错,极端的情况是k=1,称为最近邻算法,对于待预测点x,与x最近的点决定了x的类别。k值得增大意味着整体的
qq_26898461
·
2016-01-08 10:00
统计学习笔记
(2)——感知机模型
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。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0,则其值为1,括号
qq_26898461
·
2016-01-08 10:00
统计学习笔记
(1)——统计学习方法概论
1.统计学习 统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科,也称统计机器学习。统计学习是数据驱动的学科。统计学习是一门概率论、统计学、信息论、计算理论、最优化理论及计算机科学等多个领域的交叉学科。 统计学习的对象是数据,它从数据出发,提取数据的特征,抽象出数据的模型,发现数据中的知识,又回到对数据的分析与预测中去。统计学习关于数据的基本假设是同
qq_26898461
·
2016-01-08 10:00
机器学习基本算法通俗总结
机器学习基本算法通俗总结本文章参考内容1斯坦福大学AndrewNg大帝的机器学习早期教程及其在coursera上的视频2PeterHarrington的机器学习实战3
李航
老师的统计学习方法等4本人水平有限还望网友多指教
bea_tree
·
2015-12-30 09:00
算法
机器学习
斯坦福大学
NG
吴恩达
可能是最简单的感知机算法
前言最近学习统计机器学习,主要是参考
李航
的《统计学习》,看完感知机后准备用python实现一下书上的例子。
HowlandDong
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2015-12-28 13:45
机器学习
机器学习:从线性回归说起
博客中将会提到的算法大多来自机器学习相关的书籍,如AndrewNG的机器学习讲义,
李航
老师的统计学习方法,机器学习实践,PRML,UnderstandingMachinelearnning,FoundamentationofMachineLearning
caoenze
·
2015-12-27 19:03
机器学习和深度学习
[机器学习]K近邻算法及其应用--WEKA工具
K近邻算法理论基础k近邻模型距离度量k值的选择分类决策规则WEKA实战问题背景数据预处理得到分类器对未知的数据进行分类预测K近邻算法理论基础(本节内容参考了:
李航
《统计学习方法》,清华大学出版社)k近邻法是一种基本分类与回归方法
u010536377
·
2015-12-16 14:00
算法
机器学习
机器学习实战python版Logistic回归
主要内容可以参见
李航
的《统计学习方法》第六章有详细的讲解,我是看了里面的内容在对应着看机器学习实战中的代码学习的。
XD_Senior
·
2015-12-15 00:00
机器学习
机器学习:隐马尔可夫模型(HMM)
参考:[1]《统计学习方法》
李航
2012年3月第一版1.理论概述:隐马尔可夫模型是一个关于时间序列的概率模型,模型由初始状态随机生成不可观测的状态序列(隐藏的马尔可夫链),再由状态序列中的状态随机生成可观测的观测序列
autoliuweijie
·
2015-12-13 20:03
机器学习
支持向量机
所以这篇笔记既不敢删教材的内容,也不敢加以发挥,只是将
李航
老师的教材搬运过来,按
李航
老师的博客上的勘误表修正了一个错误,用括号
hankcs
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2015-11-21 15:00
《统计学习方法》学习笔记(一):统计学习方法概论
最近开始研究机器学习,初步接触了几种常见的机器学习方法,在学习过程中,发现这些算法运用了大量的统计知识,为了对算法有更深刻的认识,在网上搜到了
李航
博士写的《统计学习方法》非常适合机器学习入门学习,于是在学校图书馆借来学习
baifanyanda
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2015-11-18 14:08
机器学习
基于Python的机器学习实战:AadBoost
(参考:
李航
《统计学习方法》)对于分类问题而言,给定
90Zeng
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2015-11-17 20:00
###《统计学习方法》
《统计学习方法》
李航
著 清华大学出版社 一、统计学习方法概论 统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习及强化学习。 模型选择方法: 正则化 在经验风险上加一个
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2015-11-11 14:26
学习方法
李航
博士:浅谈我对机器学习的理解
原文:http://www.itongji.cn/article/06294DH015.html 机器学习方法非常多,也很成熟。下面我挑几个说。 首先是SVM。因为我做的文本处理比较多,所以比较熟悉SVM。SVM也叫支持向量机,其把数据映射到多维空间中以点的形式存在,然后找到能够分 类的最优超平面,最后根据这个平面来分类。SVM能对训练集之外的数据做很好的预测、泛化错误率低、计算开销小、结果易
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2015-11-11 12:07
机器学习
朴素贝叶斯——教材上的数据集
教材上的一个例子(统计学习
李航
著朴素贝叶斯那章)输入:215 111112222233333 smmsssmmlllmmll -1-111-1-1-11111111-1 2s代码:#include #include
dumeichen
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2015-11-09 23:00
前期深入
算法》 算法100题系列 图像相关算法《图像处理、分析与机器视觉》《机器视觉算法与应用》《统计学习方法》
李航
LINUX及操作系统《轻松学linux编程》阎映炳,图书馆有《LINUX高性
liuuze5
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2015-11-08 20:00
EM算法学习(Expectation Maximization Algorithm)
一、前言 这是本人写的第一篇博客,是学习
李航
老师的《统计学习方法》书以及斯坦福机器学习课Andrew Ng的EM算法课后,对EM算法学习的介绍性笔记
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2015-11-02 10:44
Algorithm
统计学习笔记
-KNN的缺陷
KNN的特点决定了当数据维度较高时,搜索k个最近邻,就需要k次全局计算,计算量太大。故而才有了KD树这样的思想,让空间划分为若干个子空间,形成树状的结构,搜索最近邻时,从叶子向上回溯。这样就把一个全局空间计算的问题,变成了局部空间计算的问题。
a_step_further
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2015-11-01 11:00
让计算机读懂你的心 记
李航
老师计算机前沿讲座
12月28日,依然在Compass,依然是济济一堂,2010年的最后一场计算机前沿讲座由
李航
老师开讲
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2015-10-31 10:45
计算机
书籍
机器学习实战 人民邮电出版 社李锐 / 李鹏 / 曲亚东 / 王斌译3.机器学习 tom mitchell 机械工业出版社4.统计学习方法
李航
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2015-10-31 09:37
书籍
随笔:JS
统计学习笔记
1. 基础套餐 基本接口说明: monitor.setUrl() 默认是当前页面的URL(去除?以后的字符) 如:monitor.setUrl(‘http://a.com/a.html?b=c&d=e’) monitor.setId() 获取cId
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2015-10-31 09:29
学习笔记
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。
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2015-10-31 09:11
机器学习
机器学习-统计学习方法中多项式拟合偏导函数推导
最近在学机器学习,看了Andrew Ng 的公开课,同时学习
李航
博士的 《统计学习方法》在此记录。 在第十二页有一个关于多项式拟合的问题。
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2015-10-31 08:07
机器学习
机器学习-
李航
-统计学习方法学习笔记之感知机(1)
感知机应该是机器学习里面最简单的模型了。读一遍文章也能理解作者想表达的意思。因为以前像梯度下降,多项式拟合,神经网络都在Andrew Ng的公开课上看过了。但是真正关于书中的公式却不怎么理解。一些简单的作者也没有推导。毕竟这是机器学习,不是微积分,或者线性代数,或者概率论。微积分,概率论,线性代数是 大学期间的基础课程。很多人应
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2015-10-31 08:07
机器学习
机器学习-
李航
-统计学习方法学习笔记之感知机(2)
在机器学习-
李航
-统计学习方法学习笔记之感知机(1)中我们已经知道感知机的建模和其几何意义。相关推导也做了明确的推导。有了数学建模。我们要对模型进行计算。
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2015-10-31 08:07
机器学习
机器学习及其在信息检索中的应用
机器学习及其在信息检索中的应用 ——记
李航
研究员讲座 12月28号,我们迎来了新的一期“前沿研究讲座”,本次讲座的主讲人是
李航
博士。
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2015-10-30 14:44
机器学习
ML—SVM预热之拉格朗日对偶和KKT条件
华电北风吹天津大学认知计算与应用重点实验室日期:2015/10/23本文基于斯坦福AndrewNG讲义和
李航
统计学习方法。一、拉格朗日乘数法考虑如下等式约束优化问题。
zhangzhengyi03539
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2015-10-23 21:00
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