李航统计学习

应届生校招经验汇总（主银行）

按照时间轴来写，从2019年七月份开始，到2019年12月结束我是武汉一名高校的研究生，2019年2月开始接触机器学习的内容，起先读了李航的《统计学习方法》，之后陆续读了西瓜书、python数据结构、算法第四版前几部分章节和
白色纯度·2023-09-19 06:43

svm

支持向量机是建立在统计学习理论基础之上的新一代机器学习算法，支持向量机的优势主要体现在解决线性不可分问题，它通过引入核函数，巧妙地解决了在高维空间中的内积运算，从而很好地解决了非线性分类问题。
gyDBD·2023-09-17 12:13

图像分割|机器学习 2019-05-09

本周计划1.看完代码2.学习统计学习方法1.代码●permute函数：a=rand(2,3,4);%这是一个三维数组，各维的长度分别为：2，3，4；%现在交换第一维和第二维：permute(A,[2,1,3
Rlinzz·2023-09-16 13:02

概率有向图模型（一）

文章目录前言概率有向图模型验证回到书中隐马尔可夫模型信念网络朴素贝耶斯总结前言经过前面的复习，我们把李航老师的《统计学习方法》中的监督学习部分回顾了一遍，接下来我们在此基础上，开始学习邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习
赛文忆莱文·2023-09-14 12:05

《统计学习方法》阅读笔记及代码实现-Ch2

0.前言寒假参加夏令营的时候，老师就说过深度学习其实最开始的原型就是感知机，不过是多加了一些层而已。虽然不知道多加了几层为什么work，但是它的效果就是比传统的可证明的方法来的好，这也掀起了如今的AI狂潮+深度学习遍地走，你如果不会点机器学习算法，估计是招不到研究生的(玩笑话..并且机器学习也只是一种工具而已，没有那么玄乎其神)。一定要好好的钻研最经典的算法，从中汲取到养分，才能拥有核心的竞争力。
Muyun99·2023-09-13 10:14

概率论与数理统计学习笔记——day4

目录一.条件概率的定义二、乘法定理三、全概率公式四、贝叶斯(Bayes)公式一.条件概率的定义2.条件概率的基本性质3.条件概率的其它性质：二、乘法定理三、全概率公式四、贝叶斯(Bayes)公式
悠哉的zju·2023-09-09 02:17

概率论与数理统计学习笔记之——概率论的基本概念

概率论的基本概念1、随机试验随机试验具有以下特点：可以在相同的条件下重复地进行；每次试验的可能结果不止一个，并且能事先明确试验的所有可能结果；进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现。2、样本空间、随机事件2.1、样本空间我们将随机试验E的所有可能结果组成的集合成为E的样本空间，记为S。样本空间的元素，即E的每个结果，称为样本点。2.2、随机事件一般，我们称试验E的样本空间S的子集为E的随机事件，
前丨尘忆·梦·2023-09-09 02:17

概率论与数理统计学习笔记——概率的数学定义，乘法公式，条件概率，全概率，贝叶斯公式，事件的独立性

概率的数学定义：我们能够理解的概率的定义是：某个事件发生的可能性的大小。但是这不是数学定义，其实概率的定义不好正面描述，我的老师在上课的时候也只给出了其的特点，相当于侧面描述：1.任何一个事件发生的概率一定大于等于0，即P(A)>=0.2.必然事件发生的概率为1，P(Ω）=1.3.对于两两互不相容的可列无穷多个事件A1，A2，……，An有P(A1UA2UA3UA4…UAn)=P(A1)+P(A2)
HiSi_·2023-09-09 02:46

概率论与数理统计学习笔记（7）——全概率公式与贝叶斯公式

目录1.背景2.全概率公式3.贝叶斯公式1.背景下图是本文的背景内容，小B休闲时间有80%的概率玩手机游戏，有20%的概率玩电脑游戏。这两个游戏都有抽卡环节，其中手游抽到金卡的概率为5%，端游抽到金卡的概率为15%。已知小B这天抽到了金卡，那么请问他是在手机上抽到的还是在电脑上抽到的？2.全概率公式上述问题中，我们先考虑小B抽到金卡这件事的概率，设玩电脑的概率为P(c)P(c)P(c)，玩手机的概
野指针小李·2023-09-09 02:45

【scikit-learn】06：make_blobs聚类数据生成器

【scikit-learn】01：使用案例对sklearn库进行简单介绍【scikit-learn】02：使用sklearn库进行统计学习【scikit-learn】03：将sklearn库用于非监督性学习聚类
weixin_30791095·2023-09-08 06:14

学期计划

学期计划一、学好校内课程内容，保证课程成绩二、在网站上跟着上完斯坦福开放的自然语言课程和深度学习课程三、看完自然语言处理综述以及弄懂统计学习方法书籍，进行实践，其中忘记或不懂的统计、代数知识及时进行补充四
敲可爱的小超银·2023-09-07 07:38

（八）从零开始学人工智能--统计学习：统计学习基础知识

统计学习基础知识文章目录统计学习基础知识1.统计学习种类1.1监督学习1.1.1分类问题1.1.2回归问题1.2非监督学习2.统计学习中的基本概念2.1统计学习三要素：模型，策略，算法2.2欠拟合和过拟合
小花技术大本营·2023-09-06 05:35

《数字时代的学与教》第二模块共读心得

学完第二模块后，我明白了，其实教师首先要学会安心“放下技术”，技术不在于多，而在于“简洁够用”，一节好的课堂，信息技术会快速准确地帮我们搜集统计学习数据，让我们更好地做出合适的教学决策，同时利于作品的收集与比较
屏西小学杨昕·2023-09-06 02:14

【机器学习实践】隐马尔可夫模型（二）Viterbi算法

隐马尔可夫模型的预测问题已知一条可见层状态链，推导出最有可能的隐藏层状态链Viterbi算法维特比算法通过：全局最大概率必在每步优化时取得最大概率参考资料：《统计学习方法》李航清华大学（ppt）python
不给自己画饼·2023-09-05 22:05

表示学习与深度学习

西瓜书、统计学习方法以及花书第二部分都已经草草看过一遍，前后历时大概3个月，期间也根据Hands-on一书敲了一些代码实现简单的模型。至此可说对于机器学习算是入了门了。
单调不减·2023-09-05 11:43

机器学习知识点总结

目录一、机器学习：二、统计学习：1.统计学习概念：1.1统计学习步骤：1.2统计学习特点：1.3统计学习目的：1.4统计学习的分类2.统计学习三要素：2.1模型：2.2策略：2.3算法：3.模型的评估4
Flechazo_lalala·2023-09-05 06:56

d2l_notes_ch3-ch4

目录3.线性神经网络3.1线性回归3.2softmax回归4.多层感知机3.线性神经网络经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为线性神经⽹络。
子诚之·2023-09-04 19:29

EM算法总结（一）

参考：文曲经典：统计学习方法-李航参数分析θ=[P(z1∣x),P(z2∣x),⋯ ,P(zm∣x),P(y1∣z1,x),P(y2∣z1,x),⋯ ,P(yn∣z1,x),P(y1∣z2,x)⋯ ,P
赛文忆莱文·2023-09-04 16:13

1.统计学习及监督学习概论

1.1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。统计学习也称为统计机器学习。
徴徴南风·2023-09-03 23:55

4. 深度学习-损失函数

1.经验风险,期望风险,结构风险如何选择最优参数和评价一组参数是最优的，这就是机器学习中的策略，也就是性能度量P,在李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》中开篇都曾讲过，这里不再详细介绍。
李涛AT北京·2023-09-03 11:38

C4D-REDSHIFT学习笔记（三十一）各向异性与太阳纹

原理部分建议阅读这2篇文章：第一篇（作者：李航，应该是第一个研究用CG实现太阳纹的前辈）：https://mp.weixin.qq.com/s?
latte666·2023-08-29 14:12

统计学补充概念-13-逻辑回归

概念逻辑回归（LogisticRegression）实际上是一种用于解决分类问题的统计学习方法，尽管其名称中带有"回归"一词，但它主要用于处理分类任务。
丰。。·2023-08-29 03:02

最大熵模型详细解析 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

本文包括：1.最大熵模型简介2.最大熵的原理3.最大熵模型的定义4.最大熵模型的学习1.最大熵模型简介：最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型（分布）中，熵最大的模型是最好的模型。通常用约束条件来确定概率模型的集合，所以，最大熵原理也可以表述为在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型。离散随机变量X的概率分布是P(X)，则其熵是：式中，|X|是X的取值个数，当且仅当X的分布是均匀分
舟晓南·2023-08-28 07:46

EM算法在二维高斯混合模型参数估计中的应用

参考：《统计学习方法》9.3EM算法在高斯混合模型学习中的应用多维高斯混合模型多维高斯混合模型具有如下形式的概率分布模型：其中d为数据的维度，为均值，为协方差矩阵。
韩明宇·2023-08-27 15:38

P,NP,NP_hard,NP_complete问题定义

背景：在看李航的《统计学习方法时》提到了NP完全问题，于是摆之。
weixin_30399821·2023-08-26 20:32

交叉方向乘子法（ADMM）算法

交替方向乘子法（ADMM）是一种求解具有可分离的凸优化问题的重要方法，由于处理速度快，收敛性能好，ADMM算法在统计学习、机器学习等领域有着广泛应用。
卡卡fantic·2023-08-26 20:02

EM算法推导--三硬币模型推导过程

本篇博客主要介绍李航《统计学习方法(第2版)》中讲解EM算法涉及到的三硬币模型案例，原文中该模型的推导过程被省略了。本篇博客主要是将该模型的具体推导过程。
Sun_Sherry·2023-08-24 12:27

第十二节 请人吃饭也很难

洗漱完毕，穆紫峰赶紧联系范代军的司机，李航给的酒不能拖拉，今天务必给了范代军。紫山公墓一般早晨6:30就上班了，因为火化车间7点开始烧第一炉。
易卜生生·2023-08-21 10:06

动手学深度学习-pytorch版本（二）：线性神经网络

经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为线性神经网络1.1线性回归回归(regression)是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。
Robot_Yue·2023-08-18 12:30

感知机模型(Perceptron)详细解读 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

本文包括：1.走近感知机-感知机与童话2.重要概念3.感知机模型的数学形式4.构建感知机的损失函数5.如何取得损失函数最小值-随机梯度下降法6.感知机模型对偶形式Python复现，使用了随机梯度下降法，梯度下降法，adagrad和对偶形式四种算法：舟晓南：感知机模型python复现-随机梯度下降法；梯度下降法；adagrad；对偶形式1.走近感知机-感知机与童话回想一下，在现实生活中，我们是怎么对
舟晓南·2023-08-18 07:56

神经网络基础-神经网络补充概念-02-逻辑回归

概念逻辑回归是一种用于二分分类问题的统计学习方法，尽管名字中带有"回归"一词，但实际上它用于分类任务。逻辑回归的目标是根据输入特征来预测数据点属于某个类别的概率，然后将概率映射到一个离散的类别标签。
丰。。·2023-08-16 04:04

【Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）)

Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理逻辑回归是一种用于二分类问题的统计学习方法
敲代码两年半的练习生·2023-08-15 05:31

统计学习方法||章1：统计学习方法概论

统计学习统计学习的对象data：计算机及互联网上的各种数字、文字、图像、视频、音频数据以及它们的组合。数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性。
周运来就是我·2023-08-14 15:25

机器学习（一）模型三要素

数学描述2.假设空间（二）策略：1.量化误差2.风险函数3.模型迭代要求4.策略阶段要点（三）优化算法：1.普通参数2.超参数二、深度学习改变了什么1、大规模数据性能提升可观2、隐式特征学习--AE本文是对李航博士
元吉光·2023-08-14 05:43

滴滴李航：分布式存储 Ceph 介绍及原理架构分享

导读：本文主要从架构简介使用场景，以及内部IO流程、心跳机制、通信框架、CRUSH算法、QOS等多个方面逐渐介绍分布式存储系统Ceph的特性。希望对你有所帮助。————▍阅读索引1.Ceph架构简介及使用场景介绍1.1Ceph简介1.2Ceph特点1.3Ceph架构1.4Ceph核心组件及概念介绍1.5三种存储类型-块存储1.6三种存储类型-文件存储1.7三种存储类型-对象存储2.CephIO流程
架构文摘·2023-08-13 21:39

（统计学习方法|李航）第四章 朴素贝叶斯算法——贝叶斯估计

贝叶斯估计方法：计算男女时只有两个值，所以K=2贝叶斯估计就是拉普拉斯平滑估计方法：为什么叫做贝叶斯估计呢？例题：重新回顾以下朴素贝叶斯：对他求导，求出最大值得到了色i他的估计值：那么我们可以知道对应Y=-1这类女儿国还是特例给自己留点男人
Allenspringfestival·2023-08-13 19:12

2022-06-28

是大学毕业季在校园里的学生都茫茫碌碌的收拾行囊，要离开自己待了几年的学校以及朝夕相处的同学和老师、这个时候有个同学淡定的坐在308宿舍的下铺上、点起一根香烟抽着烟发呆的看着各位同学们匆匆忙忙的离开、这位同学的名字叫李航
予潮·2023-08-11 06:40

（统计学习方法|李航）第一章统计学习方法概论——四五六节模型评估与模型选择，正则化与交叉验证，泛化能力

一，模型评估与模型选择1.训练误差与测试误差假如我们有100个数据。80条记录给训练集，10条记录给测试集，10条记录给验证集先在训练集中训练模型，再在验证集上测试看哪种模型更拟合最后用测试集算出成绩表示决策函数模型拟合的好坏（对已知数据的预测效果）我们可以通过训练集测出训练误差来衡量对未知数据预测效果好坏可以利用测试集来衡量预测值和真实值不相等的个数占测试集样本总个数的比例经过模型的预测值和真实
Allenspringfestival·2023-08-10 08:40

（统计学习方法|李航）第四章 朴素贝叶斯算法

目录一，朴素贝叶斯的学习与分类1.基本方法2.后验概率最大化的含义二，朴素贝叶斯法的参数估计1.极大似然估计2.学习与分类算法3.贝叶斯估计一，朴素贝叶斯的学习与分类1.基本方法2.后验概率最大化的含义二，朴素贝叶斯法的参数估计1.极大似然估计2.学习与分类算法3.贝叶斯估计
Allenspringfestival·2023-08-09 16:22

（统计学习方法|李航）第一章统计学习方法概论七八九十节——生成模型与判别模型，分类问题，标注问题，回归问题

目录一，生成模型与判别模型二，分类问题三，标注问题四，回归问题一，生成模型与判别模型P（X,Y）是联合概率分布只要是出现联合概率分布，就一定是生成模型判别方法就是直接去求概率二，分类问题评估分类器性能的指标一般是分类准确率其定义是：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数和总样本数之比，也就是损失函数是0-1损失时候，测试数据集上的准确率。画图更好记：background：根据特征值预测是否会
Allenspringfestival·2023-08-08 14:41

（统计学习方法|李航）第五章 决策树——一二三节：决策树模型与学习，特征选择，决策树的生成，

目录一，决策树模型与学习1.决策数模型2.决策树与if-then规则3.决策树与条件概率分布4.决策树学习二，特征选择1.特征选择问题2.信息增益3.信息增益比三，决策树的生成1.ID3算法2.C4.5的生成算法一，决策树模型与学习1.决策数模型2.决策树与if-then规则3.决策树与条件概率分布4.决策树学习二，特征选择1.特征选择问题2.信息增益3.信息增益比三，决策树的生成1.ID3算法2
Allenspringfestival·2023-08-07 11:17

（统计学习方法|李航）第五章决策树——四五节：决策树的剪枝，CART算法

目录一，决策数的剪枝二，CART算法1.CART生成（1）回归树的生成（2）分类树的生成2.CART剪枝（1）剪枝，形成一个子树序列（2）在剪枝得到的子树序列T0,T1-----,Tn中通过交叉验证选取最优子树Ta一，决策数的剪枝二，CART算法1.CART生成（1）回归树的生成（2）分类树的生成2.CART剪枝（1）剪枝，形成一个子树序列（2）在剪枝得到的子树序列T0,T1-----,Tn中通过
Allenspringfestival·2023-08-07 11:17

（统计学习方法|李航）专栏学习笔记目录导航

第一章统计学习方法概论（统计学习方法|李航）第一章统计学习方法概论-一二三节统计学习及统计学习种类，统计学习三要素（统计学习方法|李航）第一章统计学习方法概论——四五六节：模型评估与模型选择，正则化与交叉验证
Allenspringfestival·2023-08-07 11:17

（统计学习方法|李航）第二章感知机——第三节感知机学习算法

目录1.感知机学习算法的原始形式2.感知机学习算法的收敛性3.感知机学习算法的对偶形式1.感知机学习算法的原始形式2.感知机学习算法的收敛性3.感知机学习算法的对偶形式
Allenspringfestival·2023-08-07 11:47

人工智能之数学（概率方面）

所以主要是理解相关数学符号，理解统计学习中一些和概率相关的算法推导，即可。基础概率：一件事情发生的概率，等于该事件发生的数目除以所发生的数目。例如电影院观影人数为100人，女生50人，男士50人，你看
aidh123·2023-08-05 14:57

01统计学习及监督学习概论

2019.06.26开始统计学习方法，在此记录下学习历程，梳理思路。
查理的小号·2023-08-05 12:45

动手学深度学习（二）线性神经网络

一、线性回归线性回归模型是一种常用的统计学习方法，用于分析自变量与因变量之间的关系。它通过建立一个关于自变量和因变量的线性方程，来对未知数据进行预测。
向岸看·2023-08-05 11:46

马尔可夫链模型总结

申明：本文内容来源于李航《统计学习方法》第二版隐马尔可夫链模型是关于时序的概率模型，描述有一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再有各个状态随机生成一个观测而产生观测随机序列的过程。
Black先森·2023-08-03 06:14

阿瑞斯

李航满身鲜血倒下手中持着一把断剑"果然还是老夫出手"一个阴影的声音，一个苍老的身影的出现。挡住了五个黑衣人面前。
无缘的过路人·2023-08-02 20:31

聊一聊先进的感知器和伟大的BP算法

曾经，基于统计学习的机器学习方法在AI领域占据了半边天，逻辑回归、决策树、支持向量机等算法不久就耳熟能详，「特征工程」一词瞬间火了起来，普遍认为数据弄得好+特征工程做得好≈模型能work。
Dreamcatcher风·2023-07-31 13:34
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