李航

统计学习方法 支持向量机（上）

文章目录统计学习方法支持向量机（上）线性可分支持向量机与硬间隔最大化定义硬间隔最大化对偶算法线性支持向量机与软间隔最大化定义软间隔最大化对偶算法合页损失函数统计学习方法支持向量机（上）读李航的《统计学习方法
Air浩瀚·2023-10-26 16:42

李航统计学习感知机算法实现

前言李航的《统计学习方法》和西瓜书是入门机器学习进而到深度学习的经典书籍，笔者是数学专业大二在读，在编程方面仍有许多不足之处，在已经看完相关经典书籍后开始编程实践。
没有改名卡y·2023-10-21 08:09

李航统计学习--感知机算法实现（python）

感知机1．感知机是根据输入实例的特征向量xxx对其进行二类分类的线性分类模型：f(x)=sign⁡(w⋅x+b)f(x)=\operatorname{sign}(w\cdotx+b)f(x)=sign(w⋅x+b)感知机模型对应于输入空间（特征空间）中的分离超平面w⋅x+b=0w\cdotx+b=0w⋅x+b=0。2．感知机学习的策略是极小化损失函数：min⁡w,bL(w,b)=−∑xi∈Myi(
_dingzhen·2023-10-21 08:38

统计学习方法 隐马尔可夫模型

文章目录统计学习方法隐马尔可夫模型基本概念概率计算问题直接计算法前向算法后向算法前向概率和后向概率学习问题监督学习算法Baum-Welch算法E步M步参数估计公式算法描述解码问题近似算法Viterbi算法统计学习方法隐马尔可夫模型读李航的
Air浩瀚·2023-10-21 08:37

统计学习方法 感知机

文章目录统计学习方法感知机模型定义学习策略学习算法原始算法对偶算法学习算法的收敛性统计学习方法感知机读李航的《统计学习方法》时，关于感知机的笔记。
Air浩瀚·2023-10-21 08:05

当初我要是这么学习Nginx就好了！（多图详解）

来自公众号：51CTO技术栈作者：李航“本文主要帮助大家熟悉Nginx有哪些应用场景、Nginx特点和架构模型以及相关流程、Nginx定制化开发的几种模块分类。读完本文你将对Nginx有一定的认识。
夜空_2cd3·2023-10-19 23:51

统计学习方法 EM 算法

文章目录统计学习方法EM算法引入EM算法EM算法的导出EM算法的收敛性三硬币模型统计学习方法EM算法学习李航《统计学习方法》时关于EM算法的笔记引入概率模型中有时候同时包含观测变量（observablevariable
Air浩瀚·2023-10-19 10:11

2018年8月9日

地来到公司并打扫工位，学长继续出差中，但是休产假的另一个同事倒是回来了……上午闲着没事看了看李航的统计机器学习，超困，中午睡了半个小时午觉后好了点。
真昼之月·2023-10-18 05:36

李航：关于大模型的思考及研究热点

本文阐述李航老师对LLM的一些看法，主要观点如下：ChatGPT的突破主要在于规模带来的质变和模型调教方式的发明。LLM融合了实现人工智能的三条路径。LLM的开发需要结合第三者体验和第一者体验。
机器学习社区·2023-10-17 23:52

腾讯自然语言处理实习面经

在内推前，简单把李航的统计学习方法，简历涉及的知识点都过了一遍，整理了一下，同时leetcode刷了大概100题。准备过后就把简历给师兄了。
zenRRan·2023-10-15 14:36

【深蓝学院】手写VIO第6章--视觉前端--作业(SVD分解部分复习)

总结一下，关于奇异值分解(SingularValueDecomposition，SVD)有以下内容摘抄自该博客，关于SDV分解的部分应该是摘自李航《统计学习方法里面的》：1.特征值分解设A为n阶方阵，若存在数
读书健身敲代码·2023-10-12 13:32

机器学习代码实现篇——SVM

主体推导是根据李航老师《统计学习方法
lavendelion·2023-10-11 00:17

转载:Nginx 架构及核心流程及模块介绍

转载:Nginx架构及核心流程及模块介绍来源：公众号分布式存储缓存高性能作者：李航1.Nginx简介以及特点Nginx简介：Nginx(enginex)是一个高性能的Web服务器和反向代理服务器，也是一个
meng_philip123·2023-10-07 14:10

统计学习笔记——统计学习三要素

参考书：《统计学习方法》——李航统计学习的三要素为：模型、策略、算法。写在前面的话：以下以监督学习为基础来进行论述。
Fiona_ll·2023-10-05 20:08

玩转人工智能中的机器学习之著名教材

书籍20机器学习入门教材推荐：(a)机器学习方法(李航);(b)机器学习(周志华);(c)TheElementsofStatisticalLearning:DataMining,Inference
audyxiao001·2023-10-05 07:57

【AI】大数据机器学习—统计学习及监督学习概论

参考书是李航的《统计学习方法》，该书主要讨论监督学习。统计学习作为一个研究领域，主要包括统计学习方法、统计学习理论和统计学习应用。统计学习方法主要关注的问题是设计新的学习方法。
CSU_DEZ_THU·2023-10-05 07:26

李航老师《统计学习方法》第6章阅读笔记

逻辑斯谛回归（logisticregression）是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximumentropymodel）。逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。对数线性模型（Log-linearmodel）是一种统计模型，通常用于分析离散数据的关系，特别是在分类和回归问题中。这种模型的名称来源于其基本形式，其中自变量的对数
Chen_Chance·2023-09-29 01:17

李航老师《统计学习方法》第1章阅读笔记

1.1统计学习统计学习的特点统计学习：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与分析现在人们提及机器学习时，往往指统计机器学习，所以可以认为本书介绍的是机器学习方法统计学习的对象统计学习研究的对象是数据(data)，统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性，这是统计学习的前提。e.g.用随机变量描述数据的特征，用概率分布描述数据的统计规律在统计学习中，以变量或变量组表
Chen_Chance·2023-09-27 01:13

李航老师《统计学习方法》第五章阅读笔记

决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。以下是关于分类决策树的一些基本概念和特点：树形结构：决策树模型呈现为一种树状结构，其中包括根节点、内部节点和叶子节点。每个节点表示一个特征或属性，每个边表示一个特征值或属性值的判断条件。从根节点开始，通过遵循不同的条件路径，最终到达叶子节
Chen_Chance·2023-09-24 00:50

李航老师《统计学习方法》第四章阅读笔记

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。朴素贝叶斯法是一种用来进行分类的方法，它基于两个重要的假设：贝叶斯定理和特征条件独立假设。贝叶斯定理：贝叶斯定理是一种用来估计事件发生概率的数学原理。它告诉我们如何根据已知的信息来计算未知事件的概率。在分类问题中，我们希望找到最有可能的类别，贝叶斯定理帮助我们基于已知信息来估计这些概率。特征条件独立假设：这是朴素贝叶斯法的一个关键假设，它有
Chen_Chance·2023-09-23 19:15

Hoeffing不等式

在李航老师的统计学习方法（第一版中）Hoeffing不等式Hoeffing不等式Hoeffing不等式是这样子给出的设X1,X2,...,XNX_1,X_2,...,X_NX1,X2,...,XN是独立随机变量
Chen_Chance·2023-09-23 07:40

李航老师《统计学习方法》第2章阅读笔记

感知机（perceptron）时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）中将实例划分为正负两类的分离超平面想象一下在一个平面上有一些红点和蓝点，这些点代表不同的类别。分离超平面就是一条线，可以将红点和蓝点分开，使得所有的红点都在一侧，而蓝点都在另一侧。这条线（或者平面，对于高维数据）被称为分离超平面。2.1感知机模型定义2
Chen_Chance·2023-09-22 21:40

应届生校招经验汇总（主银行）

按照时间轴来写，从2019年七月份开始，到2019年12月结束我是武汉一名高校的研究生，2019年2月开始接触机器学习的内容，起先读了李航的《统计学习方法》，之后陆续读了西瓜书、python数据结构、算法第四版前几部分章节和
白色纯度·2023-09-19 06:43

概率有向图模型（一）

文章目录前言概率有向图模型验证回到书中隐马尔可夫模型信念网络朴素贝耶斯总结前言经过前面的复习，我们把李航老师的《统计学习方法》中的监督学习部分回顾了一遍，接下来我们在此基础上，开始学习邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习
赛文忆莱文·2023-09-14 12:05

【机器学习实践】隐马尔可夫模型（二）Viterbi算法

隐马尔可夫模型的预测问题已知一条可见层状态链，推导出最有可能的隐藏层状态链Viterbi算法维特比算法通过：全局最大概率必在每步优化时取得最大概率参考资料：《统计学习方法》李航清华大学（ppt）python
不给自己画饼·2023-09-05 22:05

EM算法总结（一）

参考：文曲经典：统计学习方法-李航参数分析θ=[P(z1∣x),P(z2∣x),⋯ ,P(zm∣x),P(y1∣z1,x),P(y2∣z1,x),⋯ ,P(yn∣z1,x),P(y1∣z2,x)⋯ ,P
赛文忆莱文·2023-09-04 16:13

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

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

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

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

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
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