李航-统计机器学习第13页

集成学习系列(二)-AdaBoost算法原理

根据李航老师的《统计学习方法》一书整理。1、提升方法的基本思路提升方法基于这样一种思路：对于一个复杂任务来说，将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断，要比其中任何一个专家单独的判断好。

文哥的学习日记·2021-05-04 21:13

支持向量机

支持向量机0.引言本文主要参考了李航的《统计学习方法》。是本人学习支持向量机的学习笔记。

吴金君·2021-05-03 22:05

CART构建与剪枝

我们的例子是李航的《统计学习方法》

付剑飞·2021-05-03 02:03

机器学习入门资料(免费高清pdf-持续更新中)

wz的技术窝·2021-04-30 22:55

三十九周

周三，晴1、与李航去西站接韩冰。2、中午食堂帮忙，下午一直忙。3、跳舞，聊天。周四，晴1、上午工作2、下午昌图3、昌图一高旁边的晶一学长奶茶

赵自律·2021-04-24 22:05

李航老师《统计学习方法》第二版第七章课后题答案

1.1、感知机的对偶形式由于李航老师书上的感知机的对偶形式有点问题，这里先对其进行一下改进最后学习到的感知机的参数是：w=∑i=1Nαiyixi(1)w=\sum_{i=1}^{N}\alpha_{i}

六七～·2021-04-23 16:35

主成分分析PCA算法(相关矩阵的特征值分解算法和数据矩阵的奇异值分解算法)

下文截图来自：《统计学习方法第2版》李航 PCA利用正交变换把由线性相关的变量表示的观测数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量称为主成分。

#苦行僧·2021-04-19 21:25

李航老师《统计学习方法》第二版第六章答案

1、确认逻辑斯谛分布属于指数分布族。证明：逻辑斯谛分布的概率密度函数是：f(x)=e−(x−μ)/γγ(1+e−(x−μ)/γ)2(1)f(x)=\frac{e^{-(x-\mu)/\gamma}}{\gamma(1+e^{-(x-\mu)/\gamma})^{2}}\tag{1}f(x)=γ(1+e−(x−μ)/γ)2e−(x−μ)/γ(1)而指数族分布是指概率密度函数可以表示为下面的形式：p(

六七～·2021-04-19 16:35

第十四章聚类方法.14.2.3距离公式证明

文章目录主要内容系统聚类法的性质1、单调性2、空间的浓缩和扩张系统聚类法的比较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_2001·2021-04-19 16:19

第十四章聚类方法.14.2聚合聚类距离公式介绍

文章目录主要内容聚合聚类的具体过程聚合聚类算法与案例系统聚类法基本思想八种距离方法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_2001·2021-04-18 20:55

第十四章聚类方法.14.2.1距离与相似度

文章目录主要内容层次聚类欧式距离的缺陷闵可夫斯基距离的缺陷兰⽒距离⻢⽒距离斜交空间距离相似系数的算法夹角余弦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_2001·2021-04-18 18:11

2017.1-2017.8第二学期总结

•基础学习学习机器学习的基础知识，结合IanGoodfellow的《DeepLearning》和李航的《统计学习方法》，主要学习了机器学习中的数学

Ada_Bleau·2021-04-18 17:51

李航老师《统计学习方法》第二版第五章决策树课后答案

1、根据表5.1所给的训练数据集，利用信息增益比（C4.5算法）生成决策树。解：下面先给出计算信息增益比的程序，并且输出最好的特征importnumpyasnpdefinfo_ratio(D,Y,n):'''计算信息增益比Parameters----------D:numpyarray训练数据集.Returns-------最优特征.'''#下面开始修正数据集D和标签Yforindexinn:s=

六七～·2021-04-18 14:51

还未过门，小姑子就惦记上了我的房子

她兴奋地李航说：“亲爱的，我好期待下个月的到来啊！”李航抱住她温柔的说：“我也是，好想看你穿婚纱的样子。”陈莉害羞一笑，摸了摸还很平坦的肚子，里面有一个快一个月大的小生命。

初婳·2021-04-18 03:58

第十四章聚类方法.14.1聚类的基本概念

文章目录主要内容相似度或距离闵可夫斯基距离马哈拉诺比斯距离相关系数余弦相似度小结类或簇类的性质类间距离度量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_2001·2021-04-17 20:43

深度学习高手该怎样炼成？这位拿下阿里天池大赛冠军的中科院博士为你规划了一份专业成长路径

深度学习本质上是深层的人工神经网络，它不是一项孤立的技术，而是数学、统计机器学习、计算机科学和人工神经网络等多个领域的综合。

Python芸芸·2021-04-15 09:03

1.如何提高机器学习、图像处理等技能点

半路出身的我也不是很明确，简要列举几个方面算是自己的学习提纲：1.编程技能两三本编程的书是要熟悉的，包括python、tensorflow、opencv等，后面应用到的编程技能时再做补充2.理论基础机器学习，统计机器学习

闪电侠悟空·2021-04-15 08:43

第十一章条件随机场.11.2 拟牛顿法

文章目录牛顿法拟牛顿法小结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_2001·2021-04-14 12:35

李航老师《统计学习方法》第二版第四章答案

1、使用极大似然估计法推出朴素贝叶斯法概率估计公式（4.8）以及公式（4.9）.解答：概率估计公式（4.8）是：P(Y=ck)=∑i=1NI(yi=ck)N,k=1,2,...,KP(Y=c_{k})=\frac{\sum_{i=1}^{N}I(y_{i}=c_{k})}{N},k=1,2,...,KP(Y=ck)=N∑i=1NI(yi=ck),k=1,2,...,K概率估计公式（4.9）是：P(

六七～·2021-04-11 18:19

李航老师《统计学习方法》第二版第三章课后题答案

1、参照图3.1，在二维空间中给出实例点，画出kkk为1和2时的kkk近邻法构成的空间划分，并对其进行比较，体会kkk值的选择与模型复杂度及预测准确率的关系。解：唉，这一题花了很长时间才搞明白到底是要干啥。下面先简单的介绍一下，到底要干嘛，和k近邻的关系是啥。我们知道，k近邻算法在对一个新的数据点AAA进行分类的时候（这里就以分类来介绍），需要以AAA为中心，寻找距离AAA最近的k个点，这k个点是

六七～·2021-04-10 11:04

李航老师《统计学习方法》第二版第二章答案

1、Minsky与Papert指出：感知机因为是线性模型，所以不能表达复杂的函数，比如异或（XOR）。验证感知机为什么不能表示异或。解：下面是异或的运算结果：异或：如果两个值相同则异或操作的结果是0，如果不相同则为1由此我们可以看到，这也是一个二分类的问题，异或的运算如表所示XORaba01b10方法一：直观作图法如果我们去a=0,b=1,将上表的结果画在二维平面，如下图。我们可以看到，对于蓝色的

六七～·2021-04-07 16:41

我以为你与众不同，原来，你并没什么不同！

他叫李航，我就职公司的老板，大器晚成，创业屡败屡战，直到40岁有个不识字的女人嫁给他，同年创业成功，育有一子一女。

宇蓝蓝·2021-04-03 12:26

机器学习：常见的机器学习算法归纳

回归算法是统计机器学习的利器。常见的回归算法包括：最小二乘法（OrdinaryLeastSquare），逻辑回归

Deep Learning小舟·2021-03-11 09:20

期望最大化算法

〇、说明在看到的资料里，包括周志华教授的《机器学习》[1]、李航博士的《统计学习方法》[2]，大多数材料把期望最大化算法看做是一个解决含有隐变量优化问题的算法，我认为这是对期望最大化算法的狭义理解；而在吴军博士的

城市中迷途小书童·2021-03-10 09:38

李航老师《统计学习方法》及相关资源（代码、课件）的汇总及下载

编辑|Will出品|字节AI李航：毕业于日本京都大学电气电子工程系，日本东京大学获得计算机科学博士学位。

风度78·2021-02-28 11:00

李航《统计学习方法》课后习题答案（第2版）

李航《统计学习方法》课后习题答案（第2版）章节链接第1章统计学习及监督学习概论点击进入第2章感知机点击进入第3章k近邻法点击进入第4章朴素贝叶斯法点击进入第5章决策树点击进入第6章逻辑斯谛回归与最大熵点击进入第

#苦行僧·2021-02-19 18:26

机器学习损失函数小结

参考李航老师的《统计学习方法》关于损失函

不是一首歌的事·2021-02-05 17:17

一种城市道路网络的随机生成方式（Unity中可视化）

AdvancingFrontTechnique）3.实现3.1.数据的定义3.2.边界的分类3.3.生成一个小网格3.4.生成桥边4.完整代码4.1.一些定义或辅助4.2.AFT算法4.3.可视化参考：[1]王元,刘华,李航

lxbhahaha·2021-02-04 16:48

深度学习介绍

95-02年以统计机器学习为主，代表性的研究热点有SVM/AdaBoost。02-12年以图模型为主，代表性的研究热点有专家系统，智能决策。12-至今，主要

bao231·2021-02-04 14:08

李航统计学习方法第二章感知机

记录一下几个关键问题在感知机这章，机器学习的三要素分别为？（1）假设空间？（2）学习策咯？（3）优化算法？2.在学习策略中，点到超平面的距离为什么使用函数间隔，不使用几何间隔？转载于：为什么感知机使用函数间隔作为损失函数(忽略1/||w||)https://blog.csdn.net/zest_9527/article/details/893810883.函数间隔与几何间隔的区别？4.学习策略损失

落尘per·2021-01-31 16:04

机器学习（1）泛化误差上界的实现及分析

参考文献是李航老师写的《统计学习方法》。简单引出泛化误差是什么。对于任意给定的数据，选定模型对数据监督学习，得到学习后的模型，并使用此模型对新样本预测，以便对新数据、新样本预测分析。

ProfSnail·2021-01-25 00:02

EM算法

参考资料：李航《统计学习方法2》；从最大似然到EM算法浅解阅读本文需要有基本机器学习知识背景问题：具有隐变量的MLE（极大似然估计）难点：隐变量的出现，导致普通求极值点的方法可能难以求解；如下，可以看到出现和或者积分的

cyz0202·2021-01-24 01:32

论文趋势分析-作者关系图谱

github：链接论文趋势分析专栏:链接论文趋势分析-作者关系图谱1数据预处理1.1数据读取1.2数据连接2统计机器学习领域的作者图谱2.1抽取机器学习领域的数据2.2绘制图谱2.3找到MachineLearning

莫知我哀·2021-01-20 16:49

李航《统计学习方法》例2.12感知机学习算法的对偶形式——实现代码

例2.2数据同例2.1,正样本点是x1=(3,3)T,x2=(4,3)T,负样本点是X3=(1,1)T,试用感知机学习算法对偶形式求感知机模型。暂时：#2020.01.11Byyangbocsuimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#2.2(对偶形式)#pythonx=np.array([[1,1],[4,3],[3,3]])y=np.array([

赶路人_95HZ·2021-01-13 09:24

李航《统计学习方法》例2.1 感知机学习算法的原始形式——实现代码

#2020.01.11Byyangbocsu例2.1如图2.2所示的训练数据集，其正实例点是x1=(3,3)T,x2=(4,3)T，负实例点是:x3=(1,1)"，试用感知机学习算法的原始形式求感知机模型f(x)=sign(wx+b)。这里，w=(w(1),w(2))T",x=(x(1),x(2))T。参考代码：#2020.01.11Byyangbocsuimportnumpyasnpimport

赶路人_95HZ·2021-01-11 10:35

《统计学习方法》-读书笔记汇总贴（汇总24/27）

文章主要用来记录学习李航老师《统计学习方法（第二版）》的学习笔记，主要根据课本内容来，初步打算按照章节目录将知识点慢慢整理，希望能互相学习，共同提高！

及时行樂_·2021-01-09 18:36

要想尽一切办法去完成目标

我当时只是随便在网上搜了下，发现大家都在推荐李航的《统计学习方法》书，我就买了这本书开始啃，里面讲的大量的公式推导，让我从入门到放弃不到一周。从那开始到现在，大概两年的

冰冻三尺go·2021-01-03 23:24

在深度学习方面的一点小建议

我至今为止看的最详细的书就是李航的《统计学习方法》，而且没有对其中的算法进行实践。经常陷入一个误区，就是不断的搜集资料，觉得要

志在nlp·2020-12-25 23:06

9周系统学完李航《统计学习方法》！

李航的《统计学习方法》可以说是机器学习的必学宝典了！许多互联网企业的面试、笔试题目都参考这本书。这本书第一版就包含了众多主要的监督学习算法与模型，通过作者6年时间的努力，第二版也已正式发布！

严小样儿·2020-12-23 11:00

朴素贝叶斯代码_李航统计学习方法：第四章朴素贝叶斯 ( 含有笔记、代码、注释 )...

分类问题①日常生活中我们每天都进行着分类过程。②例如：当你看到一个人，你的脑子下意识判断他是学生还是社会上的人。走在路上，对身旁的朋友说"这个人的父母有教养"之类的话。分类数学描述①从数学角度来说，分类问题可做如下定义：已知集合和，映射规则y=f()，使得任意有且仅有一个，使得成立。②其中：I叫做特征集合。C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别。f叫做分类器。注：分类算法的任务就是构造分类器f。

weixin_39897127·2020-12-16 21:14

机器学习课件_李航《统计学习方法》第 2 版发布完整课件！清华教授出品！附完整下载...

红色石头的个人网站：红色石头的个人博客-机器学习、深度学习之路www.redstonewill.com李航的《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典，许多机器学习培训班、互联网企业的面试、笔试题目，很多都参考这本书

weixin_39855186·2020-12-15 14:02

CCKS笔记

年全国知识图谱与语义计算大会CCKS目录2020年全国知识图谱与语义计算大会CCKS知识图谱研究进展至自然语言处理角度从语义网角度看待知识图谱的最新研究融合事实文本描述的知识库问答##推语言模型的前沿研究(李航

sendoh24·2020-12-09 17:00

极客日报第 25 期：阿里 AI「一对多」挑战人类律师；谷歌或将推出自研手机和电脑芯片

这是继华为诺亚方舟实验室前主任李航、华为（加拿大）高级副总裁、5G专

极客日报·2020-12-08 11:37

从朴素贝叶斯的角度推导logistic模型

虽然还没开启研究僧生活，但是应导师要求，提前学习一点机器学习知识，于是最近在啃李航博士写的《统计学习方法》第二版（还得好好补一下数学啊！），顺便吐槽一

可以叫我马同学·2020-12-05 21:10

最大似然法监督分类步骤_最新发布!统计学习方法第二版无监督学习视频课上线了！...

说起机器学习最响当当的书籍，李航博士的《统计学习方法》一定是榜上有名了！许多互联网企业的面试、笔试题目，都参考这本书。

weixin_39980841·2020-11-30 21:21

感知机——对偶形式

感知机算法这是李航老师书中列出的感知

nuistgwk·2020-11-26 16:46

李航《统计学习方法》第2版第6章 Python编程逻辑斯谛回归与最大熵模型实现mnist数据集分类

（参考深度之眼dodo老师代码，代码注释中有老师博客地址）逻辑斯谛回归模型（学习算法：梯度下降）#coding=utf-8#Author:Dodo#Date:2018-11-27#Email:[email protected]#Blog:www.pkudodo.com'''数据集：Mnist训练集数量：60000测试集数量：10000----------------------------

#苦行僧·2020-11-17 21:08

统计学习01：数据类型与常见统计指标

目前计划：打基础阶段先看冯国双老师的《白话统计》，之后进行深入学习（李航老师的《统计学习方法》蛮多推荐的，之后了解下）此外遇到示例绘图等操作，主要基于R(3.61)要点一：统计资料类型classification

小贝学生信·2020-11-15 10:45

李航《统计学习方法》第2版第5章课后习题答案

习题5.1题目：根据表5.1所给的训练数据集，利用信息增益比（C4.5算法）生成决策树.习题5.2题目：已知下表所示的训练数据，试用平方误差损失准则生成一个二叉回归树."""编程实现书本89页习题5.2算法：最小二乘回归树生成算法准则：平方误差最小化"""#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplty=np.array

#苦行僧·2020-11-12 23:39

李航《统计学习方法》第2版第4章课后习题答案

这里解释一下贝塔分布与狄利克雷分布：举个简单的例子说明为什么贝叶斯估计中的先验分布设为狄利克雷分布：参考链接：狄利克雷分布讲解Beta分布与贝叶斯估计狄利克雷分布与贝叶斯估计关于朴素贝叶斯代码编程实现参考链接：李航

#苦行僧·2020-11-11 23:39

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