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李航-统计机器学习
K-近邻法
内容来源于
李航
博士《统计学习方法》一、k近邻算法什么是k近邻k近邻算法简单、直观:给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例,这k个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类
阿尔法小队
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2019-05-06 21:21
机器学习
统计机器学习
-3-numpy100题
numpy100道练习题这100道练习题从numpy的mailinglist、StackOverflow和numpy官方文档收集而来,其目的是提供一个快速入门的参考文档为numpy学习者,也可以用作教学练习题。如果你发现错误或者有更好的解法,欢迎在github上提交issue:https://github.com/rougier/numpy-1001.如何导入numpy包?importnumpya
esc_ai
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2019-05-02 00:26
机器学习
统计机器学习
-2-矩阵范数与导数
1、矩阵和行列式矩阵的知识是从行列式而来,矩阵和行列式的区别在于矩阵是一张表,行列式是一个数。如下,A是一个矩阵:(1)A=[123456789]A=\left[\begin{matrix}1&2&3\\4&5&6\\7&8&9\end{matrix}\right]\tag{1}A=⎣⎡147258369⎦⎤(1)B是一个行列式:(2)B=∣1234
esc_ai
·
2019-05-01 21:20
机器学习
生成模型和判别模型
参考
李航
《
统计机器学习
》监督学习常见的问题是学习一个模型对于输入空间的变量x预测其在输出空间对应的变量y。
YangHongChao001
·
2019-04-30 23:55
算法
机器学习统计模型
python 实现CART算法决策树
#-*-coding:utf-8-*-#Decisiontreebycart决策树,cart算法,算法参考
李航
《统计学习方法》P71#author:Tomatorimportnumpyasnpimportmathfromsklearn.mo
Tomator01
·
2019-04-28 20:52
机器学习
彭湃的专栏
统计机器学习
-1-
统计机器学习
基础
一、
统计机器学习
的研究内容网络算法机器优化概率统计数据矩阵信息模型推理获知识靠学习Wearedrowningininformationandstarvingforknowledge.
esc_ai
·
2019-04-28 00:54
统计机器学习
统计机器学习
机器学习(1):绪论
原文链接:机器学习(1):绪论|远行的舟参考文献:①周志华.机器学习[M].北京:清华大学出版社.2016.01.②
李航
.统计学习方法[M].北京:清华大学出版社.2012.03.周志华教授在其所著《机器学习
tiny-boat
·
2019-04-24 23:13
计算机科学
周志华 西瓜书 《机器学习》 课后习题 - 仅供参考
附上资料:地址(仅供学习交流所用,侵权则删)密码:59ym李宏毅机器学习入门ppt—300多页讲述机器学习大概(推荐先看这个,有个整体概念)西瓜书机器学习周志华—高清pdf,无封面,带书签,不可复制搜索
李航
统计学
小啊小木头
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2019-04-21 00:00
机器学习
python实现朴素贝叶斯分类器(连续数据)
一、算法算法原理参考周志华老师的《机器学习》p151和
李航
老师的《统计学习方法》。 博客内容部分借鉴于腾讯云“海天一树”老师。二、数据集本文中的数据集使用的是“皮马印第安人糖尿病数据集”。
Tomator01
·
2019-04-18 19:15
机器学习
彭湃的专栏
python 实现朴素贝叶斯分类器(离散数据)
朴素贝叶斯算法步骤: 贝叶斯估计 代码: #-*-coding:utf-8-*- #naiveBayes朴素贝叶斯法 #author:Tomator """ 算法参考与
李航
博士《统计学习方法》
Tomator01
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2019-04-18 00:00
机器学习
彭湃的专栏
HMM 实现中文词性标注 以及 维特比算法原理
写在前边】本人NLP小白,正在看序列标注相关问题,简单记录下学习的知识和博文,虽然大都是参考的别人的,但是字是我打的··哈哈哈保护知识产权尊重参考博主:参考链接:HMM中的各种算法讲解HMM词性标注参考原文
李航
Amy_mm
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2019-04-11 00:21
机器学习
转行AI需要看的一些文章
转行AI需要看的一些文章原创: Cottbuser 湾区人工智能 今天这里整理一些AI基础知识的相关文章 人工智能常识和干货,适合收藏 《统计学习方法》(
李航
)读书笔记(完结) 机器学习必备宝典-《统计学习方法
湾区人工智能
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2019-04-06 22:50
AI
K近邻法(KNN)(学习笔记、C++代码实现)(未完持续更新)
K近邻法参考:《统计学习方法-
李航
》K近邻法(K-nearestneighbor,k-NN)是一种基本分类和回归方法,本文为分类方面的学习笔记。
张杰_
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2019-04-06 13:59
C++
ML
学习笔记
蓝皮书(统计学习方法)、花书(深度学习)、西瓜书(机器学习)-代码+笔记+PDF
蓝皮书(统计学习方法)《统计学习方法》(
李航
)读书笔记(完结)https://www.cnblogs.com/limitlessun/p/8611103.htmlPDF:http://vdisk.weibo.com
知识在于分享
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2019-04-04 09:18
深度学习
【
李航
-
统计机器学习
】【原理及代码】【第二章】 感知机模型 python C++
一、原理:感知机的“非对偶”还是比较容易理解的,输出的Y只有+1和-1两个选择。公式:,其中w是权重,b是偏置其中sign算是个激活函数:线性方程:这个对应空间中的一个超平面需要知道的几个小内容:1、点到超平面的距离:,,这样一来相当于是x向量在w方向上投影之后+b=距离2、误分类数据,具有如下关系成立:3、误分类点到超平面的总距离:4、损失函数:5、参数更新:二、课本上2.1的习题importn
Hi_AI
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2019-04-03 17:18
感知机模型
python
C++
机器学习
python
C++
(转)
李航
《统计学习方法》用python实现第二章-感知器模型
参考自https://blog.csdn.net/jiangjiang_jian/article/details/82989500
J_ssica_L
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2019-04-02 21:32
来自其他blog
学习笔记_第二章 感知机-《统计学习方法》
李航
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,取+1和-1二值。感知机预测是用学习得到的感知机模型对新输入实例进行分类。2.1感知机模型感知机是一种线性分类模型,属于判别函数。感知机模型的假设空间是定义在特征空间中的所有线性分类模型或线性分类器,即函数集合{f|f(x)=wx+b*}.感知机的几何解释:线性方程wx+b=0*对应于特征空间Rn中的一个超平面S,其中w是超
默默奋斗的喵星人
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2019-04-01 10:30
EM算法--二维高斯混合模型(GMMs)
参考文章http://blog.163.com/baolong_zhu/blog/static/196311091201421185531966/《统计学习方法》
李航
EM算法是一种迭代算法,1977年由
触动人生
·
2019-03-30 20:21
机器学习
2.【笔记】统计学习方法——sklearn之knn
参考文献:
李航
.统计学习方法[M].北京:清华大学出版社,2018.该部分笔记全部总结自这本书。KDT这部分代码我是参考自一个GitHub上面开源代码,找不到那个帖子了,再看到的时候再回来补超链接吧。
贫僧不懂
·
2019-03-25 17:13
统计学习方法
1.【笔记之】统计学习方法概论
参考文献:
李航
.统计学习方法[M].北京:清华大学出版社,2018.该部分笔记全部总结自这本书。
贫僧不懂
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2019-03-24 22:57
统计学习方法
感知机python实现
感知机原理参考博客:https://www.cnblogs.com/huangyc/p/9706575.html算法引用
李航
博士《统计学习方法》p29.
Tomator01
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2019-03-22 14:30
机器学习
彭湃的专栏
求职技术突破:深度学习的专业学习路径
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。
高校俱乐部
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2019-03-21 11:46
就业指导
学习《统计学习方法
李航
》的读书笔记
Chapter1统计学习方法概论1.1统计学习统计学习(statisticallearning):是关于计算机基于数据结构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。statisticallearning的学习对象是数据(data)。从数据出发,提取数据的特征,抽象出数据的模型,然后回到对数据的分析与预测。statisticallearning由以下几个构成:supervisedle
ff_xun
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2019-03-20 15:29
李航
《统计学习方法》笔记和代码示例教程
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2OTA0NzE2NA==&mid=2247508281&idx=2&sn=414d146818fb24a377c66b9af1326d85&chksm=fc86402acbf1c93c5cf99cfae74591f27a9b6c025b29f69d2d700ff234e8b05c8d75e8b7f642#rd【导读
myourdream2
·
2019-03-19 00:50
Machine
Learning
统计学习方法 p12 多项式拟合 python实现
看
李航
老师《统计学习方法》这本书,第12页举了一个多项式拟合的问题,自己怎么都推导不出来,上网查发现书上有误。拟合问题描述如下:书上的推导就不贴了。
frodo_x
·
2019-03-18 15:00
机器学习入门书籍推荐
作为一个半路出家的小菜鸡,为了较系统学习机器学习,看过好几本相关书籍,除了上面说的这一本,还看过周志华的《机器学习》、
李航
的《统计学习方法》、IanGoodfellow《DeepLearning》。
南瓜派三蔬
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2019-03-16 12:27
Hands_On_ML——专题
k近邻法(KNN)python 实现
KNN关于knn的原理就不赘述了,算法原理可以参考
李航
博士的《统计学习方法》。这次采用的是最简单的线性扫描方法来寻找k个最近邻点。
Tomator01
·
2019-03-14 22:19
机器学习
彭湃的专栏
用python实现一个简单地感知机模型
'''今天看了几页
李航
老师的《统计学习方法》,感觉写的很透彻,有点手痒按照书上的算法花几分钟写了一个简单至极的感知机模型,没有调用numpy,全程用列表完成,所以内容上稍显复杂'''alist=[[3,3,1
KageYamaa
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2019-03-14 15:08
感知机算法原始形式与对偶形式的python实现
2.分别用
李航
《统计学习方法》课本中的算法2.1和算法2.2求解w和b,并将最终的分类面画在图上;解:第一次分类结果:分类结果一算法2.1求解结果算法2.2求解结果w0[0]=0.400000
许希律
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2019-03-13 15:54
机器学习
防止过拟合方法之添加正则项的思想原理及作用
防止过拟合方法之添加正则项的思想原理及作用一、两种风险最小化二、利用偏差方差分解理解正则化作用一、两种风险最小化
李航
老师的统计学习方法中提到了两种风险最小化,一种是经验风险最小化,另一种是结构风险最小化
Laurel1115
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2019-03-10 16:07
数据挖掘/机器学习算法原理
深度学习技术路径
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。
云雾半间
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2019-03-08 17:33
机器学习读书笔记——第一章 绪论(一)
今天是第一次开始在csdn上面写博客,也是开始记录周志华《机器学习》、
李航
《统计学习方法》等书籍的读书笔记,让自己养成良好的读书习惯,通过写笔记进一步加深理解。
清水阁散人
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2019-03-06 15:04
机器学习
机器学习
基本术语
第一章
绪论
【统计学习方法by
李航
】第二章实践——感知机
第二章实践一、代码:二、感知机,代码解释(有部分删改):三、自己写的代码,求出的w和b是差不多的,没有用pandas和numpy链接:[全文章目录]一、代码:!!!第二部分代码无法直接在python中运行,要在jupyternotebook等环境中打开。Github链接:代码(打开无代码,换个浏览器试试)二、感知机,代码解释(有部分删改):数据使用说明:这里使用的是sklearn中的iris数据集
Artlex
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2019-03-05 17:07
统计学习方法
机器学习
隐马尔科夫模型HMM(Hidden Markov Model)学习
等时序模型,机器学习的隐马尔科夫模型HMM(HiddenMarkovModel)也是关于时序的概率模型,在语言识别,强化学习等领域应用较广,HMM的网络及概念可以借鉴深度神经网络的原理方法来理解,本文从
李航
段智华
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2019-03-05 13:52
决策树
摘自
李航
的
统计机器学习
。决策树的本质是树,对应上面具体的问题,构建树的时候,选择年龄、有工作、有自己的房子、信贷情况、他们中谁作为二叉树的第一个节点会让分类的结果准确一点。
宁悦
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2019-03-05 10:48
机器学习
李航
统计学习方法 第一章 习题 参考答案
1.1说明伯努利模型的极大似然估计以及被压死估计中的统计学习方法三要素。统计学习三要素:模型、策略和算法。伯努利模型的极大似然估计模型策略算法极大似然估计条件概率经验风险最小化求解析解贝叶斯估计条件概率结构风险最小化求数值解伯努利模型是定义在取值为0和1的随机变量上的概率分布。极大似然估计:似然函数的对数:其中,n为实验次数,k为n次实验中结果为1的次数,Yi表示第i次实验的结果。令对数似然的导数
AI_Beginner_SYSU
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2019-03-01 13:15
读书笔记
大厂Sp offer面试经验分享
www.sohu.com/a/203165129_690895https://www.zhihu.com/question/51039416https://www.nowcoder.com/discuss/15168
李航
的
haimianjie2012
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2019-02-28 00:00
深度学习
深度学习
李航
.统计学习方法笔记+Python实现(2)第二章 感知机(perceptron)
第二章感知机(perceptron)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,取+1和-1二值。感知机对应于输入空间(特征空间)中将实力划分为正负两类的分离超平面,属于判别模型。函数:f(x)=sign(w∗x+b)f(x)=sign(w*x+b)f(x)=sign(w∗x+b)损失函数:L(w,b)=−Σyi(w∗xi+b)L(w,b)=-\Sigma{y_{i}
geekxiaoz
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2019-02-25 20:27
统计学习方法笔记——一、统计学习(机器学习)基础知识(上)
1.1统计学习统计学习也称
统计机器学习
主要特点:以计算机及网络为平台,建立在计算机及网络之上以数据为研究对象,是数据驱动的学科统计学习的目的是对数据进行预测和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和分析统计学习是概率论
ITryagain
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2019-02-25 20:00
机器学习面试问题整理(2) — SVM支持向量机
SVM硬软间隔对偶的推导概述基本推导和理论还是以看
李航
老师的《统计学习方法》为主。各种算法的原理,推荐理解到可以手撕的程度。以下为通过网络资源搜集整理的一些问题及答案,准备的
Lestat.Z.
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2019-02-24 09:00
Machine
Learning
机器学习
李航
/徐亦达 统计学习方法第九章EM算法及其推广总结和习题答案
强烈推荐徐亦达老师关于EM算法的讲解视频,本文根据徐老师和
李航
老师统计学习方法整理,由于公式推导太多,笔记为手写。其中包含混合高斯模型的理解,形象化解释,以及习题链接。习题习题9.1和9.3习题9.4
李滚滚
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2019-02-23 16:40
机器学习
统计学习方法学习总结与实现
统计学习方法
国内外有名的计算机视觉团队和大牛汇总
计算机视觉领域的一些牛人博客,超有实力的研究机构等的网站链接http://blog.csdn.net/baijingjing425/article/details/7591358
李航
:http://research.microsoft.com
视觉小新
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2019-02-23 14:35
图像处理
回归树学习小记 RegressionTree
下面是
李航
的统计学习方法中给出的CART回归树的算法。
很吵请安青争
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2019-02-22 15:24
机器学习
《统计学习方法》自学笔记—1.概论
对于非科班自学机器学习的人来说,
李航
的《统计学习方法》是最好的第一手入门资料,俗称“小蓝书”。
一路向北321
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2019-02-20 09:00
李航
《统计学习方法》第七章支持向量机习题答案
1.比较感知机的对偶形式和线性可分支持向量机的对偶性形式。感知机原始形式:minw,bL(w,b)=−∑xiϵM(yi(w⋅xi+b))\min_{w,b}L(w,b)=-\sum_{x_i\epsilonM}(y_i(w\cdotx_i+b))w,bminL(w,b)=−xiϵM∑(yi(w⋅xi+b))MMM为误分点的集合。等价于minw,bL(w,b)=∑i=1N(−yi(w⋅xi+b)
李滚滚
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2019-02-15 22:30
机器学习
统计学习方法学习总结与实现
4.机器学习——统计学习三要素与最大似然估计、最大后验概率估计及L1、L2正则化
1.前言之前我一直对于“最大似然估计”犯迷糊,今天在看了陶轻松、忆臻、nebulaf91等人的博客以及
李航
老师的《统计学习方法》后,豁然开朗,于是在此记下一些心得体会。
把子肉爱上热干面
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2019-02-14 16:00
每月学习数理统计--《统计学习方法—
李航
》(3): SVM
1.SVM的最优化问题2.拉格朗日乘数法,对偶条件KKT条件3.软件隔支持向量机4.非线性支持向量机,核函数5.SMO算法1.SVM的最优化问题支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大。SVM是用来解决二分类问题的有监督学习算法,在引入了核方法之后SVM也可以用来解决非线性问题。一般SVM有下面三种:硬间
顾鹏pen
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2019-02-13 13:00
统计学习(
李航
)提升方法(AdaBoost)
Boost“装袋”(bagging)和“提升”(boost)是构建组合模型的两种最主要的方法,所谓的组合模型是由多个基本模型构成的模型,组合模型的预测效果往往比任意一个基本模型的效果都要好。装袋:每个基本模型由从总体样本中随机抽样得到的不同数据集进行训练得到,通过重抽样得到不同训练数据集的过程称为装袋。提升:每个基本模型训练时的数据集采用不同权重,针对上一个基本模型分类错误的样本增加权重,使得新的
eilot_c
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2019-02-10 16:48
机器学习
李航
《统计学习方法》读书笔记(4)——感知机
概览感知机模型感知机学习策略感知机学习算法感知机学习算法的实现概览感知机(perceptron)二类分类的线性分类模型输入:实例特征向量输出:实例类别,取+1和-1二值旨在求出分离超平面;属于判别模型基于误分类的损失函数,使用梯度下降法对损失函数进行极小化分原始形式和对偶形式感知机模型f(x)=sign(w*x+b)x:实例特征向量w:权值或权值向量b:偏置几何解释w·x+b=0为分离超平面(se
ZhangDanzhu
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2019-01-29 13:55
数据结构和算法学习
瑶瑶
李航
是瑶瑶的男朋友,早已在站门口等着,把我们塞进他的小车,一阵油门就往郊区驶去。
踏雪瞻云
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2019-01-27 21:42
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