李航统计学习第6页

逻辑斯特回归与最大熵模型

概述逻辑回归(logisticregression)是统计学习中的经典分类方法。最大熵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)。

weixin_30685047·2023-07-29 04:35

机器学习：逻辑斯特回归算法

再加上一个偏置项x0,则每个样本包含n+1维特征：其中x∈Rn+1,x0=1,y∈{0,1}统计学习方法一书中：分类是监督学习的一个核心问题，在监督学习中，当输出变量Y取有限个离散值时，预测问题便

Twig程·2023-07-29 04:03

经典机器学习算法的极简实现（Python+NumPy）

大三的时候曾花两个星期学习了几个经典的机器学习算法，学习方法主要是白天参考《统计学习方法》推导公式，晚上利用公式编写实现。

木亦有知·2023-07-29 02:44

【NLP入门教程】十八、支持向量机（Support Vector Machines）

1.原理介绍支持向量机的原理基于统计学习理论和结构风险最小化原则。它的核心思想是找到一个最优超平面，将不同类别的样本分隔开来，并最大化间隔（margin）。该最优超平

晨星同行·2023-07-28 19:38

【梯度下降应用于波士顿房价预测（岭回归）】

我们从CMU统计学习数据集库中获取数据，并将其划分为训练集和测试集。

武帝为此·2023-07-28 06:11

统计学习方法学习笔记（一）————统计学习方法概论

1.统计学习（1）统计学习概念统计学习(statisticallearning)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。

阿波拉·2023-07-27 23:08

【统计学习方法】第7章支持向量机

支持向量机（supportvectormachines，SVM）是一种二类分类模型。它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，间隔最大使它有别于感知机；支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划（convexquadraticprogramming）的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。支持向量机

gkm0120·2023-07-25 19:55

利用Python连接MySQL将表单转化为DataFrame

利用Python连接MySQL将表单转化为DataFrame表中数据来自于《统计学习方法》第二版P71页1.创建loan_application表单CREATETABLEloan_application

DeeGLMath·2023-07-23 20:13

蜗嘎嘎·2023-07-22 17:13

【机器学习教程】五、支持向量机（Support Vector Machines）

SVM的原理基于统计学习理论和几何学的概念，并具有较好的理论基础和严格的数学推导。本文将深入介绍SVM的算法发展、重要论文、原理以及应用，并提供一个复杂的实战案例。

晨星同行·2023-07-22 11:19

简明数据科学第二部分：统计学习的关键概念

首先，将定义什么是统计学习。然后，将深入到统计学习的关键概念，了解统计学习。相信我，很简单。什么是统计学习image根据维基百科，统计学习理论是从统计学和功能分析领域进行机器学习的框架。

Mr_Quan·2023-07-22 07:16

暗恋，或许并不是一个人的兵荒马乱（上）

男生叫陈宇，跟陈念的前桌—李航是好朋友，高一下学期的时候，陈宇在五楼重点班，许念在三楼普通班。

月亮井岸·2023-07-22 05:13

PHP中的支持向量机算法实现原理

它基于统计学习理论和结构风险最小化原则，通过构造最优分类超平面来实现模型训练和预测。SVM算法可以应用于多个领域，比如图像识别、文本分类、异常检测等。

学习3人组·2023-07-21 06:09

回首2020

督促、提醒、授课，批改作业、统计学习情况，从没有一丝懈怠。家长和学生也

实验中学黄亚丽·2023-07-20 23:30

probit模型与logit模型的相同点，区别及关系

Probit模型和Logit模型都是常用的统计学习方法，主要用于二分类问题中。相同点：它们都是广义线性模型，通过建立数据与概率之间的联系来预测离散响应变量的可能性。

Serendipity^O^Ekko·2023-07-18 01:54

《统计学习方法》学习笔记1：以方法为中心

统计学习，也称统计机器学习，什么是学习，如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，就说这个系统可以学习。按此定义，统计机器学习，就是计算机系统通过运行数据及统计方法提高系统性能的机器学习。

王同学LM·2023-07-17 23:57

【 Logistic模型】

1.Logistic模型概述Logistic模型，又称为逻辑回归模型，是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法。与线性回归模型不同的是，Logistic模型的输出是概

武帝为此·2023-07-17 18:59

1.1.10. Bayesian Regression（贝叶斯回归）

其实很多时候，我们机器学习的算法从本质上来看，就是一种统计学习方法。所以，贝叶斯概率学派的很多思想，是理解机器学习的关键所在。贝叶斯回归显然是贝叶斯理论在线性回归的一个应用。

matrix_studio·2023-07-17 06:31

训练集、验证集、测试集的区别和联系以及对统计学习和深度学习的意义

在我们一开始学机器学习的时候，可能大部分人和我状态一样，只知道搭建一个模型，然后读入数据去训练就完事了，后来才知道需要细分训练集、验证集和测试集。一、什么是训练集、验证集和测试集训练集：从原始数据集中分离出来的大量数据，喂给模型用来训练模型。验证集：从原始数据集中分离出来的少量数据，用来给训练集训练结束后的模型进行模型的精度评估。测试集：从原始数据集中分离出来的少量数据，用来给训练集训练结束后的模

Guapifang·2023-07-16 12:50

ML刻意练习第三周之SVM

关于具体的理论推导可以查阅统计学习方法（李航著）。序列最小优化（SMO）算法是将大的优化问题分解为多个小的优化问题来求解的。其原理是每次循环中选择两个alpha进行优化处理。

juanjuanyou·2023-07-15 22:00

机器学习-归纳偏好（西瓜书系列1）

奥卡姆剃刀原理关于归纳偏好，对于一个数据，模型有许多的归纳偏好，也就是有许多的假设，那么如何进行归纳假设的选择呢，一般性的原则就是：最简单原则-奥卡姆剃刀原理，也就是使模型的结构尽量简单，这也是《统计学习

naca yu·2023-07-15 07:16

基于weka手工实现逻辑斯谛回归（Logistic回归）

一、logistic回归模型逻辑斯谛回归模型其实是一种分类模型，这里实现的是参考李航的《统计机器学习》以及周志华的《机器学习》两本教材来整理实现的。

非妃是公主·2023-07-14 12:08

野指针危害真的很大吗？

这里我们举个例子来说明什么是野指针，还是上学期，学妹找我借书，李航写的，统计学习方法。我就告诉她，书给我放到实验室我位置上的柜子上了。就相当于我指向一个数据给他，让她去那里找，然

小小何先生·2023-06-24 05:47

感知机——《统计学习方法第二章》

感知机模型感知机是一个二分类的线性分类模型，之所以说是线性，是因为它的模型是线性形式的。概念我们分别从输入空间、输出空间、模型结构、参数空间和假设空间来看一下感知机。输入输入空间：X⊆Rn\mathcal{X}\subseteq\mathbf{R}^nX⊆Rn；输入：x=(x(1),x(2),⋯ ,x(n))T∈Xx=\left(x^{(1)},x^{(2)},\cdots,x^{(n)}\rig

weixin_961876584·2023-06-24 04:37

最大熵模型

内容源于公众号《简博士数据分析吧》和b站《【合集】十分钟机器学习系列视频《统计学习方法》》代码来自于https://blog.csdn.net/weixin_41566471/article/details

weixin_961876584·2023-06-24 04:36

SVM——《统计学习方法第七章》

为什么叫支持向量机在第二章中我们学过感知机，它是最小化所有误分类点到超平面的距离之和，M为误分类点的集合，得到的分离超平面是不唯一的。min⁡ω,b[−∑xi∈Myi(ω⋅xi+b)]\min_{\omega,b}[-\sum_{x_i\inM}y_i(\omega\cdotx_i+b)]ω,bmin[−xi∈M∑yi(ω⋅xi+b)]在支持向量机中，{分类确信度∣ω⋅xi+b∣∣∣ω∣∣分类正确

weixin_961876584·2023-06-24 04:04

朴素贝叶斯模型(NBM)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.走近朴素贝叶斯-上帝到底掷不掷骰子2.重要概念3.贝叶斯公式的一般形式5.朴素贝叶斯的基本方法6.贝叶斯估计其它有关数据分析，机器学习的文章及社群朴素贝叶斯-贝叶斯估计Python复现：朴素贝叶斯（Bayes）模型python复现-贝叶斯估计；下溢出问题-知乎(zhihu.com)1.走近朴素贝叶斯-上帝到底掷不掷骰子：上帝到底掷不掷骰子，这个问题精准地概括了相对论和量子力学之间的矛

舟晓南·2023-06-19 18:36

有监督学习和无监督学习

机器学习的应用范围：机器学习与模式识别、统计学习、数据挖掘、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域有着非常深的联系。模式识别=机器学习两者的主要差别在于前者是从工业界发展起来的概念，后者则

____-7·2023-06-18 14:04

【西瓜书笔记】8. EM算法（上）

EM算法的例子《统计学习方法》例9.1（三硬币模型）：假设有3枚硬币，分别记作A，B，C。这些硬币正

西风瘦马1912·2023-06-18 09:52

专栏 | 李航教授展望自然语言对话领域：现状与未来

来源：机器之心摘要：原华为诺亚方舟实验室主任、现已加入字节跳动AILab的李航教授近日发表博客，对自然语言对话领域的现状和最新进展进行总结，并展望了未来的走向。

人工智能学家·2023-06-17 00:09

如何理解python中sklearn的逻辑回归，并用简单实例练习？

1.逻辑回归概念逻辑回归是一种用于分类问题的统计学习方法。尽管名字中带有"回归"二字，但逻辑回归实际上是一种分类算法，主要用于将数据分为两个或多个离散的类别。

Unknown To Known·2023-06-15 22:02

《统计学习方法》——条件随机场(下)

引言这是统计学习方法第十一章条件随机场的阅读笔记，包含所有公式的详细推导。

愤怒的可乐·2023-06-15 07:37

python snownlp了解_[Python][snownlp]基于情感词典的情感分析

当前的情感分析技术分流成两类，一是基于规则(情感词典)的方法；二是基于统计学习的方法。第一类情感分析根据情感词典所提供的词的情感倾向性信息，结合语言知识和统计信息，进行不同粒度下的文

weixin_39845406·2023-06-14 23:53

统计学习方法感知机学习算法

文章目录统计学习方法感知机学习算法感知机输入算法的原始形式算法的收敛性统计学习方法感知机学习算法读李航《统计学习方法》的一些笔记，感知机学习算法的推导过程有一些细节想记录一下。

Air浩瀚·2023-06-13 23:15

机器学习基础-SVM与感知机

参考《统计学习方法》李航等SVM定义SVM(SupportVectorMachine，支持向量机)，是一种用来进行二分类的机器有监督的学习方法，是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。

田田ww·2023-06-10 06:48

第一章统计机器学习及监督学习概论（一）

1.1统计学习1.统计学习的特点统计学习是关于计算机基于数据构建概率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的主要特点是：统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络上的统计学习以数据为研究对象

Peter_Haoran·2023-06-10 02:58

机器学习-6 支持向量机

优点算法步骤线性可支持向量机的程序流程图SVM算法步骤算法实例有关数据集利用Sklearn的datasets模块生成数据集其他生成数据集的方法线性支持向量机SVM分类算法SVM算法的应用算法概述支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的监督学习方法

so.far_away·2023-06-10 02:27

学习笔记-贝叶斯分类器及其python实现

朴素贝叶斯（NB）[学生党学习笔记，如有错误谢谢各位大佬指出]所用书籍：《统计学习方法》-李航一、概述朴素贝叶斯模型首先基于特征条件独立假设，学习输入的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，

九七不会用python·2023-06-09 18:15

JavaScript蓝桥杯------学海无涯

本题需要你使用ECharts帮助小蓝实现统计学习时间图表。

懒羊羊h·2023-06-09 16:29

The Category-theoretic Perspective of Statistical Learning for Amateurs

统计学习.范畴论视角title:TheCategory-theoreticPerspectiveofStatisticalLearningforAmateursauthor:CongweiSongdescription

nbu04william·2023-06-09 11:31

深度学习架构-Tensorflow

机器学习是一种统计学习方法，机器人和计算机等机器需要使用大量数

银晗·2023-06-08 21:25

day06——朴素贝叶斯算法

什么是朴素贝叶斯分类方法二、概率基础知识1，联合概率2，条件概率三、贝叶斯公式1，公式2，拉普拉斯平滑系数四、API五、实操案例：20类新闻分类代码六、总结一、什么是朴素贝叶斯分类方法朴素贝叶斯分类方法是一种基于贝叶斯定理的统计学习分类算法

张嘉烘·2023-06-08 16:36

隐马尔可夫模型（HMM）

详细的推导可参考李航统计学习方法第10章。本文目录如下：目录隐马尔可夫模型简介HMM基本假设HMM三要素（也即参数）HMM基本问题概率计算问题学习问题预测问题隐马尔可夫模型简介HMM可用于标注问题。

大豆木南·2023-06-08 13:54

机器学习背景知识

统计学习方法。吴达的机器学习。

小散哥·2023-06-07 11:03

统计学习方法读书笔记——第一章统计学习方法概论

本章概要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分析与预测的一门学科。统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。

Jarkata·2023-06-07 06:12

【机器学习】十二、一文看懂支持向量机原理

李航的《统计学习方法》对SVM的原理进行了详细的推导，CSDN的博客专家July也对SVM的数学原理进行了完整的总结。本文在看了这些大佬的文章后

Asher117·2023-04-21 19:09

概率密度函数的参数估计

文章目录前言一、文章重点及流程梳理二、概率论基础知识三、参数估计1.极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation）2.贝叶斯估计前言写作参考概率论书籍、西瓜书、李航《统计学习方法

HelloKeitei·2023-04-21 03:20

《中考的那些事儿》黄沙百战穿金甲，不破楼兰终不还（倒计时47天）

九（6）班蔡盈、李航学习不太积极，学习成绩又不稳定，孙耀贤、李明飞、胡梅瑾、蔡琪、姚佳琪还是要继续关注！要拿出“黄沙百战穿金甲，不破楼兰终不还”的决心来！

梨渊释子·2023-04-19 01:05

深度学习入门路径

基础课程不限于此，资源较多，可自行选择机器学习部分1.吴恩达机器学习（B站资源）+机器学习图解笔记（up主：深度碎片）[20d]@2.机器学习实战（深度之眼课程）[10d]3.西瓜书（深度之眼课程）[10d]&4.统计学习方法

或跃在渊_NUE·2023-04-18 11:15

基于词嵌入方法的逻辑回归文本分类

逻辑回归是一种用于二元分类的统计学习方法，它可以将输入的特征映射到一个概率值，用于判断输入数据属于哪一类。

高山莫衣·2023-04-17 13:05

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