E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
李航-统计机器学习
每月学习数理统计--《统计学习方法—
李航
》(2): 感知器
1.感知器的介绍2.感知器的算法3.感知器的更新规则4.感知器的收敛性5.感知器的局限性6.参考文献1.感知器的介绍感知器学习算法(PLA:PerceptionLearningAlgorithm)是1957年提出的算法,比svm要早,实际上他是一种二分类问题的超平面(超平面是比实际维数低一维的集合,可以理解为这个集合的正交补空间的维数为1),一旦我们找到了这个超平面,我们就可以用来执行二分类问题。
顾鹏pen
·
2019-01-27 14:00
李航
《统计学习方法》习题答案
前言:本系列习题系笔者主观完成,一家之言难免有错误之处持续更新中…第一章1.2经过经验风险最小化推导极大似然估计。证明模型是条件概率分布,当损失函数是对数损失函数时,经验风险最小化等价于极大似然估计。先说极大似然估计(多参数可以参考极大似然估计)。设X1,X2,…Xn是来自XXX的样本,则X1,X2,…Xn的联合分布律为:∏i=1np(xi;θ)\prod_{i=1}^np(x_i;\theta)
Mr-Cat伍可猫
·
2019-01-25 19:10
统计学习方法
机器学习(周志华)课后作业/习题答案
李航
《统计学习方法》答案见:统计学习方法持续更新中…第一章1.1通常情况下,版本空间是正例的泛化。
Mr-Cat伍可猫
·
2019-01-23 00:00
machine
learning
李航
《统计学习方法》读书笔记(1)——1.1-1.4
自从读大学后还没有认真静心地看过一本专业书,研究生很快也会结束的,因为某些原因,想要好好地沉浸在学习,另外也是想充实自己提升自己,所以准备来啃几本专业书,第一本选这个,因为是机器学习和数据挖掘方面比较出名的书,之前也听找工作的学长提过,另外就是最近在看kaggle,希望正规地学些基础知识。一共200页出头,计划每天抽时间看10页,希望自己可以坚持,体验埋书苦读。希望现在开始认真学习不算太晚。立fl
ZhangDanzhu
·
2019-01-21 21:40
数据结构和算法学习
智能与计算 -
李航
- 阅读摘要
智能与计算-
李航
-阅读摘要原文阅读于中国计算机学会通讯/机器之心摘要:本文对计算与思考(或智能)这个话题进行简单综述与讨论。人工智能的目标是要构建能够“思考”和“行动”的机器。
ForeverStrong
·
2019-01-21 20:44
智能与计算
李航
阅读摘要
deep
learning
python感知机实现代码
本文实例为大家分享了python感知机实现的具体代码,供大家参考,具体内容如下一、实现例子
李航
《统计学方法》p29例2.1正例:x1=(3,3),x2=(4,3),负例:x3=(1,1)二、最终效果三、
w_peijian
·
2019-01-18 11:15
【机器学习】统计学习方法笔记一:统计学习基础概念
也称
统计机器学习
(statisticalmachinelearning)统计学习的特点以计算机及网络为平台以数据为研究对象,是数据驱动的学科目的是
Vincent_gc
·
2019-01-08 22:15
Machine
Learning
机器学习笔记之十三——对GBDT的疑问:GBDT的负梯度为什么近似于提升树的残差
——公式来自
李航
《统计学习方法》P148对于上述优化目标,L即损失函数是本次讨论的重点。平方误差损失函数当L为平方误差损失函数时,,带入提升树,为其中,。
落在地上的乐乐
·
2019-01-07 16:55
GDBT残差
GDBT负梯度
机器学习
1.多项式回归-matlab
实现多项式回归,
李航
《
统计机器学习
》关于偏导数的求解是错误的,使用正确的求导公式实现,并获得了期望的效果%输入空间X=[1;2;5;6;10];a=size(X,1);b=size(X,2);%输出空间
Mr_W1997
·
2019-01-05 10:55
李航机器学习
EM(Expectation Maximization )
1.概括看
李航
老师的《统计学习方法》知道,EM是一个对于有隐含随机变量的概率模型的参数的估计方法,它是一种无监督的算法。
清风可托
·
2019-01-04 09:00
机器学习实战——(三)朴素贝叶斯(Bayes)(2)
声明:参考书目《机器学习实战》作者:PeterHarrington出版社:人民邮电出版社译者:李锐/李鹏/曲亚东/王斌 声明:参考书目《统计学习方法》作者:
李航
出版社:清华大学出版社 ISBN:9787302275954
酸辣粉不要辣
·
2019-01-04 00:00
机器学习实战
机器学习实战——(三)朴素贝叶斯(Bayes)(1)
声明:参考书目《机器学习实战》作者:PeterHarrington出版社:人民邮电出版社译者:李锐/李鹏/曲亚东/王斌 声明:参考书目《统计学习方法》作者:
李航
出版社:清华大学出版社 ISBN:9787302275954
酸辣粉不要辣
·
2019-01-02 21:12
机器学习实战
统计学习笔记:分类、标注、回归问题的定义与区别
近期在学习
李航
老师著作的《统计学习方法》,根据书中所述内容,同时综合了网上总结的较好的知乎和博客,对分类、标注、回归三类问题的定义与区别进行整理,同时对三类问题的区别进行总结,尤其是分类问题与回归问题的区别
Charles5101
·
2018-12-26 22:53
深度学习笔记
统计学习
统计学习方法 - 电子书下载(高清版PDF格式+EPUB格式)
统计学习方法-
李航
在线阅读百度网盘下载(1pvj)书名:统计学习方法作者:
李航
格式:EPUB,HTMLZ,PDF标签:①机器学习路径:点击打开出版:清华大学出版社排序作者:
李航
排序书名:统计学习方法日期
cpongo333
·
2018-12-17 23:39
(转载)
李航
博士的统计学习方法的python代码实现及资料下载
《统计学习方法》,作者
李航
,本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法,特别是监督学习方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等
Jeffersonely
·
2018-12-17 11:11
Python
机器学习
机器学习、深度学习方面书籍收集(持续更新……)
查询资料,收集了一些觉得比较经典的书籍,可供参考学习:书籍:《learningopencv》,有中文版本的,用这个入门最快《机器学习实践》,简单,容易,清晰《统计学习方法》,
李航
,适合学习理论《Python
SophiaCV
·
2018-12-15 15:50
资源收集
深度学习
机器学习
图像处理
Redis Cluster服务平台化之路
作者介绍:姓名:
李航
分享时间:2016年6月github:https://github.com/lidaohang本分享来源于Redis技术交流群,本群为纯粹讨论Redis和Tidb的微信技术讨论群,目前人数较多请加本文作者或者群主微信拉群
Lucien_168
·
2018-12-06 13:58
机器学习书籍
《统计学习方法》作者
李航
,是国内机器学习领域的几个大家之一,曾在MSRA任高级研究员,现在华为诺亚方舟实验室。书中写了十个算法,每个算法的介绍都很干脆,直接上公式,是彻头彻尾的“干货书”。
清冬
·
2018-12-05 17:11
统计机器学习
第二章 感知机
感知机是一个二分类的线性模型,输入特征向量,输出类实例别。其实感知机的作用建立一个线性模型,模型的公式-----(1)符号函数是
帝王之恋Chen
·
2018-12-04 23:43
感知机的原始算法_python
本系列文章主要是对
李航
老师的《统计方法分析》里涉及到的机器学习算法利用python进行实现,每个算法包括两部分,理论说明和代码实现,为方便在调用模块或类的时候查看原理,相关理论说明在代码中以文档字符串出现
Julie_nana
·
2018-12-04 20:49
机器学习
【机器学习】机器学习概论
机器学习概论文章目录机器学习概论1、
统计机器学习
2.统计学习三要素模型策略:算法3、模型评估与模型选择(1)正则化(2)交叉验证4.具体应用1)分类问题2)标注问题3)回归问题1、
统计机器学习
统计学习:
happiness0617
·
2018-12-04 00:45
机器学习
svm算法 最通俗易懂讲解
locationNum=8&fps=1详细的解释见
李航
的《统计学习方法》最近在学习svm算法,借此文章记录自己的学习过程,在学习很多处借鉴了z老师的讲义和
李航
的统计,若有不足的地方,请海涵;svm算法通俗的理解在二维上
hemeinvyiqiluoben
·
2018-12-03 10:18
SVM
机器学习:《统计学习方法》笔记(三)—— EM算法
参考:《统计学习方法》——
李航
;摘要介绍了EM算法的推导过程、步骤及在三硬币模型中的应用等内容。正文1.什么地方要用EM算法EM算法主要用于含有隐含变量的模型参数估计问题。
另一个我竟然存在
·
2018-11-28 15:34
机器学习
机器学习理论及应用
家校共育/我的孩子在进步
刘俊成妈妈麦俊鹏姑姑张睿妈妈冯晓彤妈妈徐海霞妈妈杨祖烨妈妈曾荗林妈妈马朗妈妈周诗琦妈妈赖浩楠爸爸单东航妈妈陈雅婕妈妈邱子韵妈妈李好爸爸谭俊泳爸爸李宝怡爸爸关宝怡爸爸刘誉妈妈马文东爸爸王乐怡妈妈张海科爸爸
李航
科妈妈潘晓彤妈妈李凯龙妈妈何坤城爸爸蒋宇淇妈妈刘俊成家长这次儿子有进步数学考了
liaocuiya
·
2018-11-25 16:48
西瓜书自学笔记第零章——序言
下面简要总结下要点:1、机器学习的发展历程是从符号学习到统计学习,现在所用到是主流机器学习的方法是属于
统计机器学习
的,也
Andy123321aa
·
2018-11-18 20:20
西瓜书
机器学习
绪论
机器学习
统计学习方法
李航
读书笔记
************************************************************
李航
教授《统计学习方法》统计学教材总结主要介绍监督学习方法************
湾区人工智能
·
2018-11-18 15:24
AI学习笔记
SVM(support vector machines)
写在开头最近在学习一些关于机器学习的基础算法,结合学习PeterHarrington的《机器学习实战》和
李航
老师的《统计学习方法》两本书以及网上前辈的笔记,写下了以下的学习过程。
Lucius_Keep_Going!
·
2018-11-12 11:56
机器学习
02《统计学习方法·
李航
》读书笔记
目录第1章统计学习方法概率1.1统计学习1.2监督学习1.3统计学习三要素1.4模型评估与模型选择1.5正则化与交叉验证1.6泛化能力1.7生成模型与判别模型1.8分类问题1.9标志问题1.10回归问题第2章感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略2.3感知机学习方法第3章k近邻法3.1k近邻算法3.2k近邻模型3.3k近邻法的实现:kd树第4章朴素贝叶斯法4.1朴素贝叶斯法的学习与分类4.2朴
huifengdong
·
2018-11-10 17:12
计算机基础类技术
计算机图像与视觉入门必备
开源计算机视觉库)五、深度学习与卷积神经网络1.课程六、期刊与会议1.期刊2.会议一、计算机视觉定义二、基础能力1.数学基础数学方面的微积分,概率学,统计学,线性代数统计学,推荐书籍《统计学习方法》-
李航
huifengdong
·
2018-11-10 17:02
计算机研究类技术
单纯型法手算详解
近来看
李航
的《统计学习方法》的SVM的原理,暂时发现是一种线性规划问题,因此又回顾了线性规划及其解法的内容。
bingfeiqiji
·
2018-11-10 16:57
一些对最大熵模型的理解
李航
《统计学习方法》中对最大熵模型的描述如下:问题1:为什么是条件熵?因为我们需要的是一个分类模型,也就是对于样本x,模型返回其对应的类别y,即模型应该是一个条件概率分布,表示
t2u
·
2018-11-01 13:50
机器学习
《统计学习方法》第9章 EM/GMM/F-MM/GEM
本文是对
李航
《统计学习方法》的第9章复习总结,主要内容如下EM(期望最大)算法证明有跳跃性的地方全部事无巨细地写出来,清晰地梳理网上很多人觉得没看明白的
SnailDove
·
2018-10-28 18:01
机器学习
统计学习方法
统计学习方法(2)——K近邻模型
本博客只记录实现
李航
老师《统计学习方法》中讨论的算法,具体的算法流程和推导,请看书中相关章节这篇博客用最简单的方法实现了K近邻模型。之后会利用KD树实现K-近邻算法。#!
Icesuns
·
2018-10-28 16:02
机器学习
统计学习方法(1)——感知机实现(学习算法的原始形式)
最近在看
李航
老师的《统计学习方法》,打算实现每一个算法。置于算法的具体介绍和讲解,此处不做详细介绍,需要了解算法内容的同学,可以看一下书上的对应章节。
Icesuns
·
2018-10-27 16:09
深度学习
机器学习
李航
统计学习方法-概论
在概论章节,主要介绍了机器的分类,统计学习三要素,误差分析和过拟合,正则化和交叉验证,泛化误差,生成模型和判别模型的区别,监督学习中的分类问题、标注问题和回归问题的介绍和划分标准。机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。监督学习是通过学习一个模型(所以监督学习的关键是选定一个模型),是模型对任意输入,有一个好的结果预测。在统计学习方法的书中就监督学习进行了理论分析。监督学习的三要素
flyinbirdf
·
2018-10-21 12:00
机器学习
李航
-机器学习-感知机(perceptron)-原始形式
机器学习-感知机(perceptron)感知机模型感知机模型感知机学习策略感知机算法实现代码实现运行程序可得运行程序感知机模型感知机是一种线性的、二类分类模型,可以将空间划分为正类和负类,是一种判别模型,输入为具体的实例,输出为实例的类别(+1,-1)。有原始形式和对偶形式两种。感知机是神经网络和支持向量机的基础。感知机预测是利用学习到的模型对输入实例进行类别的划分。由输入空间到输出空间有如下函数
小瓜皮小
·
2018-10-14 12:23
机器学习
统计学习方法
感知器算法对偶形式实现
感知器算法对偶形式学习策略详见
李航
《统计学习方法》原始形式与对偶形式二者区别梯度下降:一次将误分类集合中所有误分类点的梯度下降;----对偶形式随机梯度下降:随机选取一个误分类点使其梯度下降;----原始形式代码如下
沪a_________
·
2018-10-10 16:34
李航
统计学习之感知机及Python实现
前言最近开始学习
李航
的《统计学习方法》,作为模式识别学科的学生,感觉有必要把一些经典的machinelearningmethod用python实现一边,有利于加强对机器学习算法的理解。
SoyCoder
·
2018-10-05 20:05
机器学习
统计学习方法例2.1实现(转)
对应
李航
《统计学习方法》P29的例2.1#-*-coding:utf-8-*-importsysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')#@Author:appleyuchi
李固言
·
2018-10-02 21:03
机器学习算法
李航
第一章课后习题答案
1.1统计学习方法的三要素是模型、策略、算法。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。假设观测到伯努利模型n次独立的数据生成结果,假定事件为A,其中“有k次实验”的数值结果为1(这里不是概率值),这时可以用极大似然估计或贝叶斯估计来估计事件A=1的概率。注意:这里的n和k都是常数。并且这k次的顺序也是固定的,所以不需要在后面计算的时候考虑组合数统计学分为两派:经典统计学派和贝叶斯统计
李固言
·
2018-10-02 19:24
机器学习算法
李航
统计学习方法之感知机学习(含感知机原始形式和对偶形式Python代码实现)
感知机感知机基本介绍感知机是一个线性二分模型,输出取值为{-1,1}。是判别模型。感知机是为了求解一个超平面,该超平面能够将特征空间里的实例分解为正例和负例。设超平面方程为y=w*x+b,因此,引入基于误分类点的损失函数。如果损失函数为误分类点个数,则该损失函数不是w和b的连续可导函数,不利于优化。我们考虑另一个选择:误分类点距离该超平面的距离。假设空间任意一点(x0,y0)(x_0,y_0)(x
禅心001
·
2018-09-30 17:18
python
感知机对偶形式手算过程
李航
《统计学习方法》第二章手算过程开始符号说明:(A,B)表示A与B的内积首先都是0,因为每个都没有误分,因此,所以这就是表2.2的第一列接着,就是进入迭代过程,首先计算第一个点那么就出现误分类,则此时
bingfeiqiji
·
2018-09-28 11:18
【机器学习】:决策树
参考文献[1].
李航
.《统计学习方法》[2].周志华.《机器学习》[3].https://blog.csdn.net/zhengzhenxian/article/details/79083643
BQW_
·
2018-09-27 21:37
机器学习原理及实践
机器学习原理及实现
白话多项式拟合
数学推导过程参考于:
李航
《统计学习方法》多项式函数拟合问题V2https://blog.csdn.net/xiaolewennofollow/article/details/46757657《统计学习方法
Yanring_
·
2018-09-20 16:08
【机器学习】25个有趣的机器学习面试问题
在本文中,我所定义的机器学习包含所有的
统计机器学习
方法,因此不仅仅指深度学习。
ChenVast
·
2018-09-17 11:18
Machine
Learning
机器学习算法理论与实战
【机器学习】25个有趣的机器学习面试问题
在本文中,我所定义的机器学习包含所有的
统计机器学习
方法,因此不仅仅指深度学习。
ChenVast
·
2018-09-17 00:00
Machine
Learning
机器学习算法理论与实战
KNN算法实现
前提基础:KNN基本原理,本文参考
李航
博士著《统计学习方法》距离度量方式欧式距离曼哈顿距离夹角余弦切比雪夫距离马氏距离k值的选择算法优缺点优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定;缺点:计算复杂度高
沪a_________
·
2018-09-16 18:08
聚类——GMM
聚类——认识GMM算法作者:凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/一、GMM概述二、GMM算法步骤三、具体推导参考文献1.
李航
.统计学习方法[M].清华大学出版社
凯鲁嘎吉
·
2018-09-14 19:00
【统计学习方法-
李航
-笔记总结】一、统计学习方法概述
看
李航
老师的书有感,做做笔记以便后续查阅,也方便同道中的大佬们参考~本部分包括:1.统计学习概述2.统计学习三要素3.模型的评估与选择4.分类问题、标注问题与回归问题1.统计学习概述(1)概念:统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测分析的学科
zl3090
·
2018-09-13 10:03
机器学习
数据科学究竟是什么?
它包含三个重要概念:
统计机器学习
数据挖掘/分析数据科学的定义如果你回顾一下数据科学这个术语的[早期历史](),会发现有两个主题密切相连:大数据意味着计算机的使用频率增加。
阿里云云栖社区
·
2018-09-11 00:00
数据分析
数据科学
大数据
数据挖掘
机器学习
上一页
27
28
29
30
31
32
33
34
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他