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李航-统计机器学习
机器学习 — AdaBoost算法(手稿+代码)
见:《统计学习方法》
李航
大大1.3算法误差界的证明注释:误差的上界限由Zm约束
weixin_34308389
·
2020-08-11 20:15
一文囊括
李航
《统计学习方法》几乎所有的知识点!
如果大家对机器学习算法有所涉猎的话,想必你一定看过《统计学习方法》这本书,里面介绍了统计学中的一些基本算法和知识点,本文进行了详细的总结。如果大家对机器学习算法有所涉猎的话,想必你一定看过《统计学习方法》这本书,里面介绍了统计学中的一些基本算法和知识点,本文进行了详细的总结。转载来源公众号:机器学习算法与自然语言处理“阅读本文大概需要19分钟。”阅读目录:1.知识点2.感知机3.k近邻法4.朴素贝
VIP_CQCRE
·
2020-08-11 15:03
机器学习算法中关于朴素贝叶斯代码详细注释
K-近邻算法和决策树算法容易理解,但从朴素贝叶斯开始,机器学习书中关于算法来历及证明几乎没有,很多都涉及到统计概论的知识,推荐
李航
老师的《统计学习方法》,清华大学出版社,里面有关于机器学习的很多算法原理
IT奶牛
·
2020-08-11 13:06
机器学习实战-KNN 算法
最近开始看
李航
的《统计学习方法》,一段时间下来,虽然各种公式推导看起来吊的一B,但始终没有在头脑中形成一个画面。觉得还是边看边着手实现更好。选择了《机器学习实战》这本书配合来实现。
Fox1230
·
2020-08-11 10:27
机器学习
python
knn分类器
李航
老师《统计学习方法》的代码实现、课件、作业等相关资源的最全汇总
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
·
2020-08-11 03:52
人工智能
机器学习
编程语言
数据挖掘
深度学习
机器学习之自然语言处理理解
自然语言处理核心想法基于机器学习,
统计机器学习
方法分类为:分类、匹配、翻译、结构预测、马尔可夫决策过程。逼近人的性能,考虑实用性,技术的上界和性能的下界。看具体应用场景。具有代表性的技术:机器翻译。
喂鱼W_y
·
2020-08-11 01:02
机器学习
逻辑斯蒂回归3 -- 最大熵模型之改进的迭代尺度法(IIS)
声明:1,本篇为个人对《2012.
李航
.统计学习方法.pdf》的学习总结,不得用作商用,欢迎转载,但请注明出处(即:本帖地址)。
血影雪梦
·
2020-08-10 11:52
机器学习
反向传播和梯度消失
注:最近想把以前写的笔记拿出来整理一下,因为是直接从蚂蚁笔记复制粘贴过来的,所以格式上可能有些不规范,将就着看看吧,懒得再改了……一、经验风险最小化
统计机器学习
算法由模型、策略和算法三个要素构成,
青青大肥羊
·
2020-08-10 10:04
deep
learning
智能Web算法第二版前言和译者序
在众多有关机器学习和数据挖掘的书籍里,《智能Web算法》一书是颇为经典的一本,其特点之一是内容覆盖面很全,有关网络数据挖掘的方方面面都涉及到了,从数据采集、存储,到降维运算和结构抽取,以及涉及模式识别的聚类和分类、
统计机器学习
理论等
cserchen
·
2020-08-10 06:53
搜索引擎技术
推荐引擎系统
IT业界观察
序列标注:Bi-LSTM + CRF
CRF相关资料推荐关于crf,我看了很多资料,这里推荐几个-英文的crftutorial-
李航
的统计学习方法这两个讲的很细,公式很多,很多新入坑的小白看了肯定一头雾水,这里推荐一个知乎大神的回答,通俗易懂
taoqick
·
2020-08-10 01:12
算法
机器学习
隐马尔可夫模型hidden Markov model
本文是《统计学习方法》
李航
著学习笔记。为了叙述方便,将hiddenMarkovmodel简称HMM。
Young_win
·
2020-08-09 20:59
算法原理
经验条件熵公式的推导
李航
《统计学习方法》中,P62页公式5.8:计算特征A对数据集D的经验条件熵:此处,给出条件熵()的定义:X给定条件下Y的条件概率分布的熵对X的数学期望:在书中P61页下方给出了各类的定义:设训练数据集为
Yokate
·
2020-08-09 03:32
机器学习:sklearn数据集与机器学习组成
机器学习组成:模型、策略、优化《
统计机器学习
》中指出:机器学习=模型+策略+算法。其实机器学习可以表示为:Learning=Representation+Evalution+Optimization。
幸福清风
·
2020-08-09 03:38
机器学习
机器学习入门
自己写一个最简单的bootloader_jz2440
此外目前我在gitHub上准备一些
李航
的《统计学习方法》的实现算法,目标将书内算法全部手打实现,欢迎参观并打星。
Dod_o_
·
2020-08-08 17:14
2440学习路
boot相关
R语言搭建炫酷的线上博客系统
作者简介Introduction徐静硕士研究生、算法工程师兴趣方向:
统计机器学习
,深度学习,模型的线上化部署、网络爬虫,前端可视化。
刘永鑫Adam
·
2020-08-08 01:47
CART后剪枝理解
转载https://blog.csdn.net/zhengzhenxian/article/details/79083643最近也是要找工作,在看
李航
的《统计学方法》在决策树部分基本都能明白(可能我明白的的是错的
小小小小裴
·
2020-08-07 20:33
机器学习
资料整理(备用)
个人网页文章目录前言Python《利用Python进行数据分析·第2版》《Python机器学习及实践从零开始通往Kaggle竞赛之路》机器学习/深度学习《机器学习》周志华《统计学习方法》
李航
《深度学习》
橘子2048
·
2020-08-07 18:18
资料
感知机原理剖析笔记(如何理解感知机)——《统计学习方法》
李航
文章目录感知机感知机模型感知机学习策略感知机学习算法原始形式对偶形式感知机感知机(perceptron)是二分类的线性分类模型,输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1二值。感知机对应于输入空间(特征空间)中将实例分为正负两类的分离超平面。属于判别模型。感知机的学习训练过程旨在寻找一个超平面,能够将实例进行线性划分,为此,我们要导入误分类的损失函数,利用随机梯度下降法对损失函数进行最小
野犬1998
·
2020-08-07 17:47
统计机器学习
-条件随机场
条件随机场是给定一组输入随机变量条件下另一组随机变量的条件概率分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。类似隐马尔可夫模型,条件随机场也有概率计算问题,学习问题和预测问题,后面会给出解决这些问题的算法。首先定义马尔可夫随机场。概率无向图模型(马尔可夫随机场)概率无向图模型又叫做马尔可夫随机场。如下图所示概率无向图是五个随机变量,是概率无向图的结点,结点的集合记做。连线代表随机变量之间的
又双叒叕苟了一天
·
2020-08-07 17:22
统计机器学习
-隐马尔可夫模型
隐马尔可夫模型(HMM)是用于标注问题的统计学习模型,描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型。隐马尔可夫模型在语音识别、自然语言处理、生物信息、模式识别等领域有着广泛的应用。隐马尔科夫模型的定义隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。隐藏的马尔可夫链随机生
又双叒叕苟了一天
·
2020-08-07 17:36
机器学习之决策树原理及其python实现
机器学习之决策树原理及代码实现写在前面决策树1.决策树的定义2.决策树我的理解特征选择信息增益信息增益比算法实现ID3算法C4.5算法CART决策树三种算法的对比写在前面这是我开始入坑的第一篇博客,全部内容基于我的理解和参考博客,参考书籍为
李航
的
cug_humoumou
·
2020-08-07 13:25
机器学习
李航
:未来若干年,AI 技术发展可能会进入平缓期
先后在NEC公司中央研究所、微软亚洲研究院、华为诺亚方舟实验室从事和领导AI技术研发,现任字节跳动人工智能实验室总监的
李航
,就是一位AI技术的坚实研究者和实践者。
算法与数学之美
·
2020-08-07 11:20
机器学习之决策树(Decision Tree)①——基本概念及思想
李航
《统计学习方法》中的介绍如何创建一颗决策树?特征选择启发式学习启发式构建决策树过程贪心指标与建树方法信息增益与决策树算法启发式学习的两个问题决策树的剪枝决策树模型优缺点参考什么是决策树?
门前大橋下丶
·
2020-08-07 11:17
统计学习笔记:感知机(perceptron)原理及C源码实现
相对来说感知机从原理或实现来说都较为简单,按照
李航
《统计学习方法》就可以实现,根据神经网络中的技巧,可对感知机进行优化,例如采用附加动量法进行权值、偏置的更新,防止训练陷入局部最小,关于这些我会在神经网络以及深度学习的内容中讲述
_Morris_
·
2020-08-06 10:45
[小木虫]推荐几个机器学习算法及应用领域相关的中国大牛
李航
:http://research.microsoft.com/en-us/people/hangli/,是MSRAWebSearchandMiningGroup高级研究员和主管,主要研究领域是信息检索
ML_NI_CSU
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2020-08-05 13:52
#
Algorithm
开发基于GUI的R包(1)
点击蓝字关注这个神奇的公众号~作者:徐静硕士研究生、算法工程师兴趣方向:
统计机器学习
,深度学习,模型的线上化部署、网络爬虫,前端可视化。
R语言中文社区
·
2020-08-05 10:27
logistic回归和最大熵
回顾发现,
李航
的《统计学习方法》有些章节还没看完,为了记录,特意再水一文。
仙守
·
2020-08-05 08:20
machine
learning
李航
《统计学习方法》EM算法导出,式9.13详细推导
感觉书中对式子9.13的推导不严谨,补充式子(9-13)完整推导:对于观测数据Y(不完全数据)关于参数θ的对数似然函数:L(θ)=logP(Y∣θ)=log∑ZP(Y,Z∣θ)=log(∑ZP(Y∣Z,θ)P(Z∣θ))\begin{aligned}L(\theta)&=\logP(Y|\theta)=\log\sum_{Z}P(Y,Z|\theta)\\&=\log\lef
莫叶何竹
·
2020-08-04 20:24
李航《统计学习方法》学习笔记
ML—拉格朗日对偶和KKT条件
zhengyizhangTianjinKeyLaboratoryofCognitiveComputingandApplicationTianjinUniversityOct23,2015本文基于斯坦福AndrewNG讲义和
李航
统计学习方法
掉下个小石头
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2020-08-04 09:45
机器学习
李航
《统计学习方法》笔记
李航
《统计学习方法》读书笔记目录
李航
《统计学习方法》读书笔记一、知识点二、感知机三、k近邻法四、朴素贝叶斯五、决策树六、logistic回归和最大熵模型七、支持向量机八、提升方法九、EM算法EM算法是一种迭代算法
yz1780041410
·
2020-08-04 09:00
机器学习算法
《统计学习方法(
李航
)》讲义 第07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(convexquadratic也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题.支持向programming)的问题,量机
Just do it
·
2020-08-04 04:44
矩阵的奇异值分解(SVD)及PCA应用
本篇文章参考了
李航
老师的《统计学习方法》第二版。
song430
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2020-08-04 01:45
机器学习算法
支持向量机
支持向量机@(2016/08/02)阅读笔记——周志华《机器学习》和
李航
《统计学习方法》支持向量机(supportvectormachine)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
MeJnCode
·
2020-08-04 00:33
MachineLearning
李航
《统计学习方法》学习笔记
文章目录统计学习方法概论监督学习知识点感知机k近邻法kd树:朴素贝叶斯决策树决策树的生成:决策树的剪枝:logistic回归和最大熵模型支持向量机线性可分支持向量机:非线性支持向量机:提升方法AdaBoost:EM算法隐马尔可夫模型(HMM)统计学习方法总结神经网络反向传播(BP)算法:K-Means传统算法:K-Means++ElkanK-MeansMiniBatchK-MeansBagging
Code进阶狼人
·
2020-08-03 19:00
Python机器学习与深度学习
Python学习笔记
机器学习
统计学习方法
深度学习
机器学习:朴素贝叶斯代码实现(不调库,基于《统计学习方法》中的简单数据)
什么是朴素贝叶斯:《统计学习方法》中,
李航
老师简洁地介绍了朴素贝叶斯基础的原理和算法虽然通篇下来也是满满的公式,但基本都是上层的公式,省略了许多底层的推导例如:极大似然估计法推出朴素贝叶斯法中的先验概率估计公式
CxsGhost
·
2020-08-03 12:02
机器学习
【统计学习方法-
李航
-笔记总结】二、感知机(感知机的原始形式与对偶形式)
本文是
李航
老师《统计学习方法》第二章的笔记,欢迎大佬巨佬们交流。
zl3090
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2020-08-03 09:44
机器学习
1.3万字的支持向量机-含详尽的数学推导和细致全面的逻辑解释-第一部分
一、前言(1)现有SVM相关材料的贡献与不足周志华《机器学习》
李航
《统计学习方法》支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)从零推导支持向量机(2)本文的贡献和不足本文的贡献本文的不足(3)阅读本文所需的数学知识
大奸猫
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2020-08-03 09:55
机器学习
SVM中的训练算法:序列最小最优化算法SMO的读书笔记
最近重看
李航
的统计学习方法,看SVM这章,细细的对了一下其中将SMO的这一张,记得去年这会儿看这本书的SMO这章还有点懵懵懂懂,并在书上写了自己一些疑问的笔记,今年重新看发现之前的疑问不再是疑问了,于是做个笔记总结一下
薛定谔的熊
·
2020-08-03 08:06
关于SVM中SMO算法第一个向量选择的问题
在看
李航
编写的《统计学习方法》一书中第128页时,涉及到SMO算法中第一个变量的选择,然后作者指出选择不满足KKT条件的变量作为第一个变量,然后突然给出了如下三个KKT条件:αi=0⇔yig(xi)≥1
重生之年
·
2020-08-03 08:20
机器学习
EM算法---基于隐变量的参数估计
注:本文中所有公式和思路来自于
李航
博士的《统计学习方法》一书,我只是为了加深记忆和理解写的本文。】
XGBoost
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2020-08-03 05:49
机器学习
SVM学习总结(一)如何学习SVM
二、学习方法通过各种资料的对比学习,我个人觉得使用
李航
的《统计学习方法》第七章,再辅助以网上的资料应该就差不多了,然后再写个SMO算法就可以了。
往事如风~
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2020-08-03 05:16
综合
机器学习(一):模型的参数估计方法
机器学习(一):模型的参数估计方法前言: 之前在看
李航
的《统计学习方法》,思考的同时打算对于其中一些问题做一些总结和记录,希望以后再看的时候能够有更深入的理解。
z語默
·
2020-08-03 02:42
机器学习
SVM-支持向量机学习(1):线性可分SVM的基本型
1.foreword先看的是
李航
老师的书第7章,比较传统按照以下三节展开:线性可分SVM线性SVM非线性SVMSMO算法
李航
老师讲东西向来不拖泥带水,但本节也几乎用了40页的篇幅,足见涉及内容之多。
鸟恋旧林XD
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2020-08-03 02:59
机器学习笔记
机器学习实战Chp6: SVM-支持向量机--径向基函数---手写数字识别
机器学习实战Chp6:SVM-支持向量机–径向基函数—手写数字识别#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueJul2420:01:442018@author:muli"""#参考
李航
木里先森
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2020-08-03 02:29
机器学习
Logistic Regression
Modelsklearn.linear_model.LogisticRegressionsklearn.linear_model.LogisticRegressionCVstatsmodelsTensorflow实现LR参考:
李航
东昌府尹
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2020-08-03 02:07
机器学习
机器学习发展历史(符号学习、
统计机器学习
、深度学习)
到目前为止,人工智能可以划分为三个阶段:早期的符号学习、九十年代开始的
统计机器学习
、近年兴起的深度学习。人工智能早期,机器学习的技术几乎全是符号学习。
源猿元
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2020-08-03 01:24
支持向量机—SMO算法源码分析(1)
支持向量机的理论支持在此不细说,可以参考
李航
的《统计学习》,还有西瓜书。简化版SMO算法处理小规模数据集SMO算法是一种启发式算法。
lilong117194
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2020-08-03 01:48
机器学习实战
统计机器学习
---主成分分析(PCA)
主成分分析的基本了解主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据降维算法,PCA的主要思想是将高维的特征映射到k维上。这k维就是主成分,并能保留原始变量的大部分信息,这里的信息是指原始变量的方差。如果用坐标系进行直观解释,一个坐标系表示一个变量,对原坐标系中的数据进行主成分分析等价于进行坐标系旋转变换,将数据投影到新坐标系的坐标轴上。新坐标轴表示的变量是原来多个变量的线性组合。什么是方差?数据在每一轴上
leemusk
·
2020-08-03 01:39
#
统计学习方法
SVM支持向量机的推导(非常详细)
q=svm%E6%8E%A8%E5%AF%BC&utm_content=search_suggestion&type=content)还有
李航
的统计学习。
just-solo
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2020-08-03 01:04
机器学习
自然语言处理
分类:支持向量机(一)——完全线性可分
page_id=683https://www.cnblogs.com/pinard/p/6097604.html
李航
老师的《统计学习方法》1.支持向量机简介支持向量机(SupportVectorMachine
hgz_dm
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2020-08-03 00:05
算法与模型
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