李航-统计机器学习

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

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

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

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）

我们经常使用的统计机器学习算法，或者是神经网络模型中，数学作为最基础的根基，融合了高等数学中的微分学、概率、线性代数、凸优化等方面，每一个方面深入后都是有很多的益处，但是本着先实用，在进行学习的原则。
aidh123·2023-08-05 14:57

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

统计学习方法学习笔记（一）————统计学习方法概论

统计学习也称为统计机器学习(statisticalmachinelearning)。（2）统计学习的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之上的。
阿波拉·2023-07-27 23:08

机器学习和深度学习书籍推荐

分享几本不错的书：这本《机器学习》作者周志华，适合入门看，里面用一个形象的挑西瓜的例子讲了机器学习的各种概念，不过里面的公式不用深究，就学概念就行要想深入学算法，可以看这一本《统计学方法（第二版）》作者李航
蜗嘎嘎·2023-07-22 17:13

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

2022-04-29 《当产品经理遇到人工智能》读书笔记07 自然语言处理的产品应用

一、认识NLP1、常见自然语言处理的两种方法1）基于规则来理解自然语言，即通过制定一系列的规则来设计一个程序，然后通过这个程序来解决自然语言交流的问题2）基于统计机器学习来理解自然语言，
May_1013·2023-07-18 16:30

《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

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

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

大作业(文本分类系统的设计与实现)

本文介绍了一个基于统计机器学习方法和深度学习方法的文本分类系统的设计与实现，主要包括以下几个方面：项目目标本项目的目标是实现一个文本分类系统，能够对输入的文本进行有效的分类，并且能够在给定的数据集或者
沃洛德.辛肯·2023-06-19 07:33

23 前馈神经网络——Feedforward Neural Network

回顾之前的机器学习，我们可以将内容如下划分：频率派——统计机器学习正则化：通过给lossfuntion加上惩罚项修正结果核化：通过引入核方法解决更多类
hanhan不是很憨憨·2023-06-17 21:10

万文长字总结「类别增量学习」的前世今生、开源工具包

文章来源机器之心作者：思悥随着统计机器学习的逐渐成熟，现在已经是时候打破孤立学习地传统模式，转而研究终身学习，将机器学习推向崭新的高度。
机器学习与AI生成创作·2023-06-17 11:45

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

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

机器学习基础

优化开发机器学习应用程序的步骤模型的选择机器学习算法分类分类问题回归问题scikit-learn数据集获取小数据集获取大数据集模型检验-调优训练集与测试集k-折交叉验证超参数搜索-网格搜索(找好的参数)estimator的工作流程机器学习组成：模型、策略、优化《统计机器学习
我是小水水啊·2023-06-10 04:38

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，是数据驱动的学科统计学习的目的是对数据进行预测与分析统计学习以方法为中心，统计学习方法构建模型并应用模型进行预测与分析统计学习是概率论、统计学、计算理论、最优化理论及计算机科学等多个领域
Peter_Haoran·2023-06-10 02:58

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

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】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

机器学习Python学习——朴素贝叶斯

统计机器学习的策略通常是期望风险最小化，实际学习过程中以经验风险近似期望风险(或加上正则化项)。在朴素贝叶斯方法中，期望风险最小化等价于后验概率最大化。
Kanoooooo0·2023-04-21 16:09

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

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

李沐-动手学深度学习（2）模型选择、过拟合和欠拟合

统计机器学习提供数学工具来衡量模型复杂度。实际中一般靠观察训练误差和验证误差。
minlover·2023-04-16 15:20

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。模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数。例如，假设决策函数是输入变量的线性函数，那么模型的假设空间就是所有这些线性函数构成的函数集合。假设空间中的模型一般有无穷多个。
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

【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

机器学习两大流派

机器学习分为两个流派：频率派——统计机器学习贝叶斯派——概率图模型最实质的区别还是在预测结果的时候：频率方法认为真实结果由“推断”出的真实参数决定；而贝叶斯方法则认为，真实结果是所有可能参数所给出的预测结果的期望
zhangt766·2023-04-12 17:12

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

【统计学习方法】学习笔记-第1章-统计学习及监督学习概论

统计学习也称为统计机器学习(statisticalmachinelearning)赫尔伯特·西蒙(Herbert
煎饼证·2023-04-12 05:10
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