李航-统计学习第7页

关于李航《统计学习方法》第4章朴素贝叶斯法的一些理解

贝叶斯决策贝叶斯公式如下：其中：p(Y)为先验概率，表示每种类别分布的概率；P(X|Y):类条件概率，表示在某一类别情况下，某个事件发生的概率；而P(Y|X)为后验概率，表示某事发生了，并且它属于某一类别的概率。p(X)通常可以利用全概率公式求得(n为y的类别数)：这两个公式大家应该都比较熟悉，这里举个例子：已知：某个商店里的顾客中男性与女性的比例为2：1，男性购买商品的概率为1/2，而女性购买商

王玺__boy·2023-04-17 12:17

统计学习方法第二章习题

第2章感知机习题2.1 Minsky与Papert指出：感知机因为是线性模型，所以不能表示复杂的函数，如异或(XOR)。验证感知机为什么不能表示异或。解答：解答思路：列出异或函数(XOR)的输入和输出；使用图例法证明异或问题是线性不可分的；使用反证法证明感知机无法表示异或。解题步骤：第1步：异或函数(XOR)的输入和输出对于异或函数(XOR)，全部的输入与对应的输出如下：x1x_1x1x2x

Paul-Huang·2023-04-16 20:21

统计学习第一章习题

第1章统计学习方法概论习题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。

Paul-Huang·2023-04-16 20:51

第一章统计机器学习及监督学习概论（二）

1.3统计学习方法三要素统计学习方法都是由模型、策略和算法构成，即统计学习方法由三要素构成，可以简单地表示为：以下主要讨论监督学习中的统计学习三要素1.3.1模型在监督学习过程中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数

Peter_Haoran·2023-04-16 10:44

离婚后再见那个“一分钱没挣”的前妻，终于知道，我错失贤妻

李航在公司年会上，竟然遇见了前妻，如今的她，就像换了一个人一样，衣着优雅，举止端庄。一袭晚礼服摇曳生姿，化着恰到好处的妆容，端着酒杯跟

作者深情解读·2023-04-16 00:09

《统计学习方法》——第五章、决策树模型与学习（上）

博客主页：七归的博客收录专栏：《统计学习方法》第二版——个人笔记南来的北往的，走过路过千万别错过，错过本篇，“精彩”可能与您失之交臂laTripleattack(三连击):Comment,LikeandCollect

王者与CV·2023-04-15 15:46

《统计学习方法》——第五章、决策树的构造及其算法（下）

博客主页：啊四战斗霸的博客收录专栏：《统计学习方法》第二版——个人笔记南来的北往的，走过路过千万别错过，错过本篇，“精彩”可能与您失之交臂laTripleattack(三连击):Comment,LikeandCollect

王者与CV·2023-04-15 15:46

统计学习方法(2)-感知机

感知机是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别｛-1,1｝，是一种判别模型。感知机学习的目的在于求出将训练数据进行划分的超平面。感知机模型输入空间,输出空间。为输入向量，其中，和为感知机模型参数，表示内积，sign是符号函数。感知机的几何角度理解是：是特征空间的一个超平面，是该平面的法向量，是截距。这个超平面将特征空间划分为正负两个部分，如下图。感知机学习策略感知机学习的

breezez·2023-04-14 20:22

PyTorch深度学习实战 | 神经网络的优化难题

01、局部极小值，鞍点和非凸优化基于梯度的一阶和二阶优化都在梯度为零的点停止迭代，梯度为零的点并非表示我们真的找到了最佳的参数，更可能是局部极小值或者鞍点，在统计学习的大部分

TiAmo zhang·2023-04-14 13:19

【机器学习五】感知机

具体可参考：1.感知机原理（Perceptron）-hyc339408769-博客园作者应该是参考李航的统计学习方法加上自己的见解，我觉得写得很好了～需要注意的几个点：1.样本输入感知机模型后，与权值、

桉豆子·2023-04-14 12:43

淘宝穿衣搭配算法大赛有感

我的反思我是研究生阶段接触机器学习和深度学习（了解一点），然后以李航老师写的《统计学方法》和《集体智慧编程》入门的，在kaggle上有参

miangmiang咩·2023-04-14 04:22

机器学习——支持向量机

统计学习理论基础经验风险最小化原则1.损失函数和风险函数损失函数度量模型一次预测的好坏，风险函数度量平均意义下模型预测的好坏。

肉肉肉肉肉肉~丸子·2023-04-13 17:10

一文看懂提升树与梯度提升树（GBDT）

其被认为是统计学习中性能最好的方法之一。实际上，AdaBoost更多的是一种算法思路，其并没有指定基函数是决策树还是其他。对于分类问题，提升树的基

巴涅波赫夫·2023-04-13 02:15

一、统计学习及其监督学习概论

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论统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科主要特点：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

烟花笑寂寞·2023-04-12 21:40

机器学习－－基本概念要清楚～

方法＝模型＋策略＋算法统计学习首要考虑的问题是学习什么样的模型。在监督学习过程中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。

城市中迷途小书童·2023-04-12 10:21

支持向量机简单介绍

它源于统计学习理论。

要努力啊啊啊·2023-04-12 09:24

李航统计学习方法第一章知识点

李航统计学习方法第一章内容梳理得到一个有限的训练数据集合，包括样本特征的抽取；确定包含所有可能的模型的假设空间（即学习模型的集合），对应判别模型和生成模型的训练中，就是建立目标模型的数学公式描述确定模型选择的准则

中分小刘海·2023-04-12 05:46

R语言|Cox模型校准度曲线绘制

转自个人微信公粽号【易学统计】的统计学习笔记：R语言实现Cox模型校准度曲线绘制研究背景这是关于cox模型的第二篇文章，上一篇文章分享了运用Lasso回归如何筛选变量，将筛选后的变量绘制Nomogram

小易学统计·2023-04-12 05:45

统计学习方法第一章:概述

1.监督学习基本概念1.1输入空间、特征空间与输出空间在监督学习中，将输入与输出所有可能取值的集合分别称为输入空间（inputspace）与输出空间（outputspace）。输入与输出空间可以是有限元素的集合，也可以是整个欧式空间。输入空间与输出空间可以是同一个空间，也可以是不同的空间；但通常输出空间远远小于输入空间。每个具体的输入是一个实例（instance），通常由特征向量（featurev

曾牛·2023-04-12 05:44

【统计学习方法】学习笔记-第1章-统计学习及监督学习概论

【知乎同步：https://zhuanlan.zhihu.com/p/305028771】【统计学习方法】学习笔记-第1章-统计学习及监督学习概论1.1统计学习统计学习(statisticallearning

煎饼证·2023-04-12 05:10

机器学习数学基础：数理统计与描述性统计

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达所谓机器学习和深度学习，背后的逻辑都是数学，所以数学基础在这个领域非常关键，而统计学又是重中之重，机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习

小白学视觉·2023-04-12 03:25

曾想离开，但因为一缕微光坚持了下来

李航是五官科门诊一名普通医生，工作时常需要和形形色色的人打交道。

清澜小筑·2023-04-12 03:59

R语言|基于Cox模型pec包深度验证

转自个人微信公粽号【易学统计】的统计学习笔记：R语言pec包深度验证Cox模型研究背景在cox回归中，如何利用已经构建好的预测模型预测单个患者的生存概率呢？

小易学统计·2023-04-12 00:11

计算机科学和Python编程导论-第14课

距离度量可以参照之前李航-第3章k近临法的度量实例点的相似程度。距离度量In[1]:...:defminkowskiDist(v1,v2,p):...:"""假设v1和v2是两个等长的数值型数组...

瘦长的丰一禾·2023-04-11 16:17

《统计学习方法》第 3 章“k 近邻法”学习笔记

k近邻法“k近法”在算法层面理解容易，可以从使用“k近邻法”处理分类问题入手，解释机器学习中的各种概念和一般流程。k近邻法的基本思想“k近邻法”几乎是所有机器学习算法中最简单的算法，它用于分类的核心思想就是“物以类聚，人以群分”，即未标记样本的类别由距离其最近的个邻居投票来决定。说明：图片来自周志华《机器学习》第10章第1节。（图片来自周志华《机器学习》第10章第1节）有监督学习、分类学习、回归有

李威威·2023-04-11 13:45

支持向量机（三）——线性支持向量机

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]。

Herbert002·2023-04-10 19:19

统计学习三要素：方法=模型+策略+方法

统计学习三要素：方法=模型+策略+方法模型：本书-决策函数表示的模型为：非概率模型策略：损失函数和风险函数损失函数种类：０－１损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数极大似然估计－就是经验风险最小化的例子当模型是条件概率分布

浪子回头2018·2023-04-09 19:50

python不可实现的领域3d_人工智能用的编程语言是哪些？

一系列的进展在过去的几年中发生了：无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑;IBMWaston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模式识别

weixin_39618597·2023-04-09 11:15

python是一门编程语言吗_python、java等哪一门编程语言适合人工智能？

一系列的进展在过去的几年中发生了：无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑；IBMWaston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模

weixin_39789094·2023-04-09 11:15

统计学习方法之感知机Perceptron

1.感知机模型详解感知机由1957年提出，感知机模型较为简单，是NN和SVM的基础模型。结构如下图perceptron.jpg定义：给定训练集合2.原始学习方法一个常见的想法是给定误分类点集合,3.学习方法的对偶形式对偶形式的思想在于，4.代码实现抽象类classifier.py感知机模型perceptron.py测试test_perceptron.py#classifier.pyclassCla

周恩国的学习笔记·2023-04-09 05:26

机器学习两本经典之作，适合系统学习。

两本经典教科书，统计学习方法和机器学习图片发自App统计学习方法-李航终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界【美】佩德罗·多明戈斯

君莫笑是我的·2023-04-09 03:38

python历史性分布计算代码_GitHub - religou/MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod...

MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，理论学习主要根据重磅

weixin_39796868·2023-04-08 17:44

python自我总结笔记、加上一些自己思考_GitHub - liweimin1996/MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLea...

MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，理论学习主要根据重磅

weixin_39640090·2023-04-08 17:43

感知机（perceptron）代码实现

(书面内容参考《统计学习方法》李航）感知机（perceptron）是二分类的线性模型，旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。

LearnerzzZ·2023-04-08 10:20

逻辑回归1

在经典的机器学习教材《统计学习方法》（StatisticalLearningMethods）中，李航详细介绍了逻辑回归算法的原理、优化方法和应用场景。B

丰。。·2023-04-08 06:19

SVM算法概论

支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学

风雪夜归子·2023-04-07 07:07

通俗易懂理解SVM，支持向量机的统计学基础，推导公式，核函数的出现原因，松弛变量的出现原因

支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）

叫我小小飞·2023-04-07 07:04

SVM-支持向量机算法概述

支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学

FishBear_move_on·2023-04-07 07:00

《统计学习方法》笔记（一）统计学习及监督学习概论

最近利用工作之余的时间正在学习李航博士的《统计学习方法》，一方面希望能够通过写作整理思路，另一方面，分享学习心得也希望可以和志同道合的小伙伴们共同探讨进步啦~github传送门：GitHub-wyynevergiveup

菜鸟研究生·2023-04-06 21:46

决策树详解--最通俗易懂的解释

决策树详解决策树的结构根节点内部结点叶节点决策树算法特征的划分选择信息增益信息增益率基尼系数决策树剪枝预剪枝后剪枝连续属性与缺失值连续属性处理缺失值处理多变量决策树决策树算法的“增量学习”决策树的结构一般的，决策树由一个根节点、若干个内部节点、若干个叶节点构成，这些节点由边组成（《统计学习方法

爱学习的小杠精·2023-04-06 13:50

NLP中面向文本表示的模型梳理

在语音处理技术中，语音信息被解析成为用音频频谱序列向量所构成的matrix，喂入神经网络或者统计学习模型进行处理；在图像处理技术中，图像信息被解析成由众多像素点构成的matrix，喂入神经网络或者统计

Gamelife27·2023-04-06 10:10

[强基计划] 统计学习方法之感知机Perceptron

感知机2.1感知机模型感知机模型属于一种判别模型，感知机的定义如下：（定义2.1）感知机：假设输入空间（特征空间）为，输出空间为y={+1,-1}，那么函数:被称为感知机，可见感知机的本质就是一个符号化函数，其中：显然，感知机是一种线性分类器。2.2数据集的线性可分特性，感知器学习方法（定义2.2）数据集的线性可分性：对一个数据集，其中，，,如果存在某一个超平面S，使能够把数据的正实例与负实例完全

zxymic·2023-04-06 04:27

2021-8-9晨间日记

今天是什么日子起床：八点就寝：十一点天气：炎热心情：较好纪念日：无任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：1.夜跑；2.学习；3.总结报告改进：早睡早起习惯养成：早睡早起周目标·完成进度完成7月份绩效考核表统计学习

军刀·2023-04-05 22:27

《Machine Learning in Action》—— Taoye给你讲讲Logistic回归是咋回事

在本篇文章中，我们主要是手撕Logistic回归，这个在李航老师的《统计学习方法》一书中也叫做为逻辑斯谛回归。

玩世不恭的Coder·2023-04-05 10:11

ISLR读书笔记十九：主成分分析（PCA）

前面写的一些统计学习方法都是属于监督学习（supervisedlearning），这篇主成分分析（principalcomponentsanalysis，简称PCA）和下一篇聚类分析（clustering

晓炜·2023-04-05 04:52

大总结：机器学习和视觉slam小项目--Apple的学习笔记

前言机器学习入门，主要参考网络教学视频及统计学习方法这本书，侧重学习基础学习及推导学习理论1.Python与数学牛顿迭代法—Apple的学习笔记2.数学梯度下降—Apple的学习笔记3.机器学习K临近算法

applecai·2023-04-05 00:10

Ensemble learning 概述

在机器学习和统计学习中,EnsembleLearning(集成学习)是一种将多种学习算法组合在一起以取得更好表现的一种方法。

BradleyBill·2023-04-04 21:07

统计学习方法 - 第1章 - 概论

全书章节第1章统计学习方法概论第2章感知机第3章k近邻法第4章朴素贝叶斯法第5章决策树第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型第7章支持向量机第8章提升方法第9章EM算法及其推广第10章隐马尔可夫模型第11章条件随机场第

哔哔如是·2023-04-04 16:21

R语言：广义估计方程(GEE)

转自个人微信公粽号【易学统计】的统计学习笔记：R语言：广义估计方程(GEE)01解决何种问题在临床研究中，经常会比较两种治疗方式对患者结局的影响，并且多次测量结局。

小易学统计·2023-04-04 15:42

统计学习方法笔记之k近邻算法（附代码实现）

Aengus_Sun·2023-04-04 10:03

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