李航统计学习笔记

第十四章聚类方法.14.2.5有序样本分类法

文章目录主要内容算法功能与数据类型有序聚类步骤定义类的直径定义分类的损失函数最优解的求法例子：本课程来自深度之眼，部分截图来自课程视频以及李航老师的《统计学习方法》第二版。
oldmao_2000·2022-11-28 10:07

第十四章聚类方法.14.2.4确定最佳聚类数

文章目录主要内容确定最佳聚类数1、给定阈值2、数据点散布图3、根据统计量分析聚类数量预备知识R2R^2R2统计量半偏R2R^2R2统计量伪F统计量伪t2t^2t2统计量谱系图本课程来自深度之眼，部分截图来自课程视频以及李航老师的
oldmao_2000·2022-11-28 10:06

复现经典：《统计学习方法》第16章 主成分分析

第16章主成分分析本文是李航老师的《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78·2022-11-28 10:03

复现经典：《统计学习方法》第14章 聚类方法

第14章聚类方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。
湾区人工智能·2022-11-28 10:00

（整理）学习NLP的资源

参考华为李航（北大AI第八讲李航自然语言处理的现实与挑战）。深度学习是机器学习，机器学习基于统计，所以数学和机器学习的基础知识也要扎实。数学包括微积分，统计与概率，线性代数，凸优化。
手可摘星辰Iris·2022-11-28 07:16

机器学习笔记（十一）-聚类（Clustering）

本次学习笔记主要记录学习机器学习时的各种记录，包括吴恩达老师视频学习、李宏毅老师视频学习、周志华老师的《机器学习》（西瓜书）以及李航老师的《统计学习方法》。
997and·2022-11-27 08:03

Datawhale-Task3决策树算法梳理

决策树的不同分类算法（ID3算法、C4.5、CART分类树）的原理及应用场景3.回归树原理4.决策树防止过拟合手段5.模型评估6.sklearn参数详解，Python绘制决策树参考：西瓜书cs229吴恩达机器学习课程李航统计学习谷歌搜索公式推导参考
Zzichen_ovo·2022-11-27 03:07

统计机器学习方法 for NLP：基于CRF的词性标注

知乎:nghuyong链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/523164712前言最近在重刷李航老师的《统计机器学习方法》尝试将其与NLP结合，通过具体的NLP应用场景，强化对书中公式的理解
zenRRan·2022-11-27 03:32

统计机器学习方法 for NLP：基于HMM的词性标注

知乎:nghuyong链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/533678582前言最近在重刷李航老师的《统计机器学习方法》尝试将其与NLP结合，通过具体的NLP应用场景，强化对书中公式的理解
zenRRan·2022-11-27 03:26

处理效应模型stata实例_重复测量数据分析系列：再谈多层混合效应模型（基于Stata）...

转自个人微信公众号【Memo_Cleon】的统计学习笔记：重复测量数据分析系列：再谈多层混合效应模型（基于Stata）。感觉从来没有一个模型有这么多的名字。
律姐有范儿·2022-11-26 18:26

机器学习（周志华、李航）：决策树——算法原理及代码实现（持续更新）

文章目录4.1基本流程决策树与条件概率分布决策树学习4.2划分（特征）选择4.2.1信息增益李书示例周书示例4.2.2增益率4.2.3基尼指数4.3剪枝处理4.3.1预剪枝4.3.2后剪枝4.4连续与缺失值4.4.1连续值处理4.4.2缺失值处理确定划分属性操作4.5多变量决策树4.6CART算法4.6.1CART生成1.回归树生成2.分类树生成4.6.2CART剪枝代码实现4.1基本流程决策树（
阅读文献自力更生·2022-11-26 10:33

《机器学习方法（第三版）—— 李航》学习笔记（四）

目录第六章逻辑斯谛回归与最大熵模型第九章EM算法及其推广第十章隐马尔可夫模型第十一章条件随机场提示：监督学习后几章概念性和推理较多，就不大量抄概念了。。。第六章逻辑斯谛回归与最大熵模型1、逻辑斯谛回归模型是由以下条件概率分布表示的分类模型，可以用于二类或多类分类。这里，x为输入特征，w为特征权值。逻辑斯蒂回归模型源自逻辑斯谛分布，其分布函数F(x)是S形函数。逻辑斯谛回归模型是由输入的线性函数表示
HitStuHan·2022-11-26 07:18

用python写梯度下降算法实现逻辑斯蒂回归

1.logistic的理论基础可参考网上一位大佬写的李航的《统计学习方法》笔记pdf笔记文档链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1Gee9aOdNvemy5K6co1daZg提取码
melicent114·2022-11-26 02:52

逻辑斯蒂回归模型——逻辑斯蒂分布、二项逻辑斯蒂回归模型、参数估计与多项逻辑斯蒂回归

本笔记整理自李航老师《统计学习方法》第二版第六章逻辑斯蒂回归是统计学习中经典的分类方法。
如化雨·2022-11-26 02:44

机器学习之树形算法(一)：决策树

目录一、决策树介绍二、决策树特征选择三、决策树的生成四、决策树的剪枝五、CART算法总结参考资料：《统计学习方法》李航一、决策树介绍目前最流行的一类机器学习算法是树形算法（决策树、随机森林、GBDT、XGBoost
大哇唧·2022-11-25 21:08

（四）决策树与python代码实现ID3算法

李航老师《统计学习方法》第二版学习笔记知识点：决策树是一种基本的分类与回归方法，是基于树结构来进行决策的根据损失函数最小化的原则建立决策树模型决策树内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类决策树可以看成
十二十二呀·2022-11-25 17:41

统计学习方法(李航) 支持向量机 附python及sklearn实现

支持向量机有监督学习分类问题VapnikVapnikVapnik线性可分支持向量机/线性支持向量机/非线性支持向量机什么是支持向量机呢？SupportVectorMachineSupport\spaceVector\spaceMachineSupportVectorMachine：支持向量机先抛出难懂的定义～可以先跳过，最后再来回顾定义：支持向量机的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器
tsuiraku·2022-11-25 07:09

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第19章 马尔可夫链蒙特卡罗法

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第19章马尔可夫链蒙特卡罗法论文介绍逆变换采样蒙特卡罗法随机抽样接受拒绝采样法步骤特点求解某种随机分布的特征数数学期望估计积分计算例题1例题2马尔可夫链定义离散状态马尔可夫链转移概率矩阵和状态分布例题平稳分布例题
电信保温杯·2022-11-25 02:09

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第17章 潜在语义分析

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第17章潜在语义分析论文介绍单词向量空间话题向量空间话题向量空间文本在话题向量空间的表示从单词向量空间到话题向量空间的线性变换潜在语义分析算法矩阵奇异值分解算法步骤
电信保温杯·2022-11-25 02:38

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第18章 概率潜在语义分析

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第18章概率潜在语义分析论文介绍基本想法模型生成式模型共现模型文本、话题、单词之间的关系几何解释与潜在语义分析的关系算法步骤本章概要相关视频相关的笔记相关代码论文介绍电信保温杯笔记
电信保温杯·2022-11-25 02:38

机器学习基础——损失函数与风险函数

参考自李航《统计学习方法》。损失函数损失函数(lossfunction)用来预测模型单次预测的好坏，即模型的预测值f(X)和真实值Y之间的差别，记作L(Y,f(x))。
本初-ben·2022-11-24 07:15

数据挖掘-朴素贝叶斯算法的R实现

基础知识来自教材：李航的《统计学习方法》本人小白，仍在不断学习中，有错误的地方恳请大佬指出，谢谢！
Rr-7·2022-11-23 15:43

统计机器学习方法 for NLP：基于LSA的主题模型

前言最近在重刷李航老师的《统计机器学习方法》尝试将其与NLP结合，通过具体的NLP应用场景，强化对书中公式的理解，最终形成「统计机器学习方法forNLP」的系列。
nghuyong·2022-11-23 07:32

李航博士《统计学习方法》第一章课后习题参考答案

1.1说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。假设观测到伯努利模型n次独立的数据生成结果，其中k次的结果为1，这时可以用极大似然估计或贝叶斯估计来估计结果为1的概率。答：统计学习方法由三要素构成，可以简单地表示为：方法=模型+策略+算法模型：即伯努利模型，是在同样的条件下重复地、相互独立地进行的只有0或1两种结果的随机
Siyu_Zhu·2022-11-23 00:33

李航 统计学习方法 第二版 课后习题答案

第一章第二章1第二章2第三章第四章1第四章2第五章1第五章2第六章第七章1第七章2
Fancy Wang·2022-11-23 00:00

李航 统计学习方法 课后习题答案 第二版 机器学习

李航《统计学习方法》课后习题答案（第2版）【李航课后习题解答+书中疑点推导+算法代码实现+可私聊耐心解答(48小时内回复)，包会！！】
#苦行僧·2022-11-23 00:49

统计机器学习方法 for NLP：基于HMM的词性标注

前言最近在重刷李航老师的《统计机器学习方法》尝试将其与NLP结合，通过具体的NLP应用场景，强化对书中公式的理解，最终形成「统计机器学习方法forNLP」的系列。
nghuyong·2022-11-22 23:29

统计机器学习方法 for NLP：基于LDA的主题模型

前言最近在重刷李航老师的《统计机器学习方法》尝试将其与NLP结合，通过具体的NLP应用场景，强化对书中公式的理解，最终形成「统计机器学习方法forNLP」的系列。
nghuyong·2022-11-22 23:52

一文读懂决策树剪枝

本文主要依据周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》。
xisi克利夫·2022-11-22 22:33

朴素贝叶斯先验概率公式推导

2.先验概率P(Y=Ck)公式推导先贴上李航书上的公式：其中：I是指示函数，当yi=ck时，返回1，否则返回0。比如有4个y值分别是y1=1,y
账户不存在·2022-11-22 19:56

【李航统计学习笔记】第四章：朴素贝叶斯

（尾巴：补充一些例子）4.1直观理解条件概率例子4.1：女朋友和妈妈掉河里了，路人拿出来3颗豆,两颗红豆1颗绿豆。如果我抽中红豆救女朋友,抽中绿豆救妈妈。我和路人各自抽了一颗,路人发现自己抽中的是绿豆，他想用剩下的那颗和我换，我换不换？换不换豆女朋友活下去的概率一样吗？直觉来讲：换不换豆我抽中红豆的概率应该都是1/31/31/3。这时路人跟我说他的是绿豆,排除一颗,我抽中红豆的概率是1/21/21
西风瘦马1912·2022-11-22 18:23

《机器学习实战》笔记——第四章：基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

1说明该书主要以原理简介+项目实战为主，本人学习的主要目的是为了结合李航老师的《统计学习方法》以及周志华老师的西瓜书的理论进行学习，从而走上机器学习的“不归路”。
圣西罗风之子·2022-11-22 15:53

机器学习之决策树01

最近学习了唐宇迪老师关于决策树算法视频，感觉看了老师的视频，再结合李航老师《统计学习方法》书上的内容，还是能够有所理解的。一，决策树可以将决策树看成一个if-then规则的集合。
邵楷·2022-11-22 02:27

在计算机视觉方向如何快速提升自己?

如周志华老师的《机器学习》、李航老师的《统计学习方法》、《机器学习实践》、吴恩达老师的cs229、李宏毅老师的机器学习视频（B站就有
小白学视觉·2022-11-21 16:24

统计学习方法笔记（李航）———第四章（朴素贝叶斯法）

推荐阅读：小白之通俗易懂的贝叶斯定理（Bayes’Theorem）朴素贝叶斯法是一种多分类算法，它的基础是“朴素贝叶斯假设”（假设实例的各个特征具有条件独立性）。根据训练集估计模型的先验概率、条件概率，再按照后验概率最大化的准则，给出输入实例的分类预测。它的算法实现很简单，但理论证明并不容易。具体来说，通过极大似然估计法估计先验概率、条件概率，计算过程比较复杂，书上也没有给出。本章主要分为3个部分
越前浩波·2022-11-21 10:01

李航 统计学习方法 课后习题答案 第二版 机器学习

李航《统计学习方法》课后习题答案（第2版）【李航课后习题解答+书中疑点推导+算法代码实现+可私聊耐心解答(定期回复)，包会！！】
#苦行僧·2022-11-21 10:30

李航《统计学习方法》第二版-第四章 朴素贝叶斯

本来分为很多维度，互相有联系，利用贝叶斯变为相乘的形式，只需考虑当前维度和Y的关系，直接用频率就可数出。朴素：意味着做出了条件独立性的假设，但条件不可能都是独立的分母为分类讨论，分类讨论在求和要输出哪一种类别输出条件概率最大，为生成模式判别模型根据两者之间的差别，不需每个分别建立模型4.2.3贝叶斯估计sj如果取晴天、雨天、刮风，就取3，可能取值分子加，分子加k次，因此分母必须加K，才能使结果保持
so_kind·2022-11-21 10:26

机器学习数学提要

概率论与数理统计浙大版》●《数理统计学简史》陈希孺●《矩阵分析与应用》张贤达●《凸优化（ConvexOptimization）》-StphenBoyd&LievenVandenberghe●《统计学习方法》李航
yuanmengxinglong·2022-11-21 02:01

机器学习笔记（七）-神经网络：学习

本次学习笔记主要记录学习机器学习时的各种记录，包括吴恩达老师视频学习、李宏毅老师视频学习、周志华老师的《机器学习》（西瓜书）以及李航老师的《统计学习方法》。
997and·2022-11-20 21:31

【机器学习】线性回归最小二乘估计与正则化岭回归

借用李航老师的思想，我们将按模型+策略+方法的步骤来介绍内容。1.数据提出X为总体样本，共有N个样本。xi为单个样本，每个样本包含P个维度的特征。Y为标签。
养老村村长·2022-11-20 20:57

浅析李航老师-统计学习之有监督学习模型问题（本篇无深入）

1.统计学概论（三要素：模型，策略，算法）：关于计算机基于数据结构概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的学科特点：1.以计算机为平台2.以数据为研究对象，数据驱动学科3.目的是对数据进行预测和分析4.以方法为中心，构建模型并运用模型。5.多领域交叉回归问题：输入和输出变量均为连续变量的预测问题。标注问题：。。。。。。。。。变量序列的预测问题。分类问题：输出变量为有限个离散变量的预测问题。概率
木马苇·2022-11-20 19:44

机器学习与数据挖掘

写在前面，本文主要以李航老师的《统计学习方法》内容为主，穿插数据挖掘知识，持续更新ing！总结比较1.1机器学习和数据挖掘的关系机器学习是数据挖掘的重要工具。
Weiyaner·2022-11-19 23:00

机器学习/深度学习入门建议

机器学习实战参考书籍：《统计学习方法》李航吴恩达机器学习笔记部分截图：第四阶段：深度学习1.吴恩达深度学习简介：这应该是最好的入门教程了神经
程序猿-饭饭·2022-11-19 19:16

模式识别与机器学习 第一章 绪论

年夏天达特茅斯会议标志着人工智能学科的诞生人工智能之父约翰·麦卡锡基础：线性代数、概率统计、最优化理论交叉课程：图像处理、计算机视觉、数据挖掘、自然语言处理、多媒体技术参考书目：《机器学习》西瓜书《统计学习方法》李航
synthesis_UMR·2022-11-19 17:15

数据挖掘 / 机器学习——决策树

《数据挖掘》国防科技大学《数据挖掘》青岛大学《机器学习》周志华《统计学习方法》李航数据挖掘/机器学习之决策树一、概述决策树(DecisionTree)是从一组无次序、无规则，但有类别标号的样本集中推导出的
　木夕敢敢·2022-11-19 15:18

【统计学习方法读书笔记】感知机的个人理解（1）

写在前面：在友人的推荐下，开始入李航老师的坑，《统计学习方法》。读到第二章，感知机，李航老师由浅入深让我有了很好的理解，现在自己总结一下思路。
Masec·2022-11-19 13:22

统计学习方法笔记（一）：感知机

统计学习方法笔记（一）：感知机前言：本文是基于李航老师《统计学习方法》的笔记~感知机学习的目的：求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。
通辽码农·2022-11-19 13:26

决策树实例-ID3

决策树-ID3实例参考书籍：《机器学习》周志华，第1版《统计学习方法》李航，第2版用来记录自己对书中知识的理解，加强自己的理解和记忆，同时提出自己迷惑不解的地方，提高自己编辑的表达能力。
小耗子-Axel·2022-11-19 03:44

高斯混合模型（GMM）浅入理解

学习的资料主要是看大佬的一些博客和李航老师的统计学习第九章，感谢！
匹诺曹患者·2022-11-19 00:58

机器学习之Kmeans算法推导(EM算法)以及python实现

参考资料李航博士的《统计学习方法》这篇文章增加了EM算法推导以及Python实现1.Kmeans算法的推导模型：给定nnn个样本集合X=x1,x2,...,xnX={x_1,x_2,...,x_n}X=
董蝈蝈·2022-11-17 07:27
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