李航第9页

统计学习方法笔记(未完待续)

前言：参考了一位NLP学长的博客，受益颇多，跟着学长学习李航老师的《统计学习方法》，希望整理一些重点，便于翻阅，日积月累，为三年后的面试打下基础！

popofzk·2022-05-30 07:50

机器学习：决策树 -- 学习笔记

参考文章决策树算法原理(上)-刘建平Pinard-博客园决策树算法原理(下)-刘建平Pinard-博客园李航《统计学习方法》第二版决策树算法决策树学习算法包含：特征选择决策树生成决策树的剪枝下面会分别对三个部分进行一定的总结

JingYuJingYuJingYu·2022-05-24 07:46

机器学习笔记补充——决策树

算法3.3CART算法(分类和回归树，classificationandregressiontree)4.决策树的剪枝4.1ID3/C4.5的剪枝4.2CART的剪枝5.随机森林本文内容主体是基于李航

lavendelion·2022-05-23 07:49

机器学习笔记 (3)-决策树模型

参考资料《机器学习》-周志华《统计学习方法》-李航《机器学习实战》-PeterHarrington(美)《加号机器学习讲义》-加号老师摘要机器学习包含监督学习、非监督学习、以及强化学习三大部分。

yanwosky4·2022-05-23 07:13

李航统计学习方法第六章逻辑斯谛回归与最大熵模型

李航统计学习方法第六章逻辑斯谛回归与最大熵模型逻辑斯谛回归模型设XXX是连续随机变量,XXX服从逻辑斯谛分布是指XXX具有下列分布函数和密度函数:F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γF(x)

manong_dashen·2022-05-19 07:38

李航统计学习方法第四章朴素贝叶斯

李航统计学习方法第四章朴素贝叶斯基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法.对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合分布;然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出

manong_dashen·2022-05-19 07:38

李航统计学习方法第2章感知机

第2章感知机介绍感知机模型,叙述感知机的学习策略,特别是损失函数;最后介绍感知机学习算法,包括原始形式和对偶形式,证明算法的收敛性.感知机模型f(x)=sign(w⋅x+b)f(x)=sign(w\cdotx+b)f(x)=sign(w⋅x+b)是模型函数www和bbb是模型参数,分别叫权值和偏置.感知机是判别模型.假设空间是线性分类器集合{f∣f(x)=w⋅x+b}\{f|f(x)=w\cdot

manong_dashen·2022-05-18 16:30

机器学习基础（3）—— 泛化能力、过拟合与欠拟合

参考：西瓜书第二章李航《统计学习方法（第二版）》第一章文章目录1.训练误差、测试误差与泛化性能1.1训练误差与测试误差1.2泛化能力1.2.1泛化误差1.2.2泛化误差上界2.过拟合和欠拟合2.1基础概念

云端FFF·2022-05-18 07:22

一周上榜新书：强化学习、深度学习最受程序员关注

1、动手学强化学习周榜TOP2，上海交通大学ACM班创始人俞勇教授团队编写，由李航、李沐等多位业内领军人士力荐！图灵奖得主JohnHopcroft推荐的强化学习入门书。

人邮异步社区·2022-05-17 16:59

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第4章朴素贝叶斯法

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第4章朴素贝叶斯法论文介绍特点数学基础条件概率全概率公式贝叶斯公式先验概率后验概率似然函数极大似然估计（MLE）最大后验概率估计（MAP）贝叶斯估计（

电信保温杯·2022-05-17 07:23

李航《统计学习方法》学习笔记之——第四章：朴素贝叶斯法

“李航《统计学习方法》学习笔记”系列教程以李航老师《统计学习方法》为基础，系列笔记内容主要包括我学习过程中对于书中算法原理的理解和重点知识的汇总。

码农的科研笔记·2022-05-17 07:13

入门计算机视觉和人工智能深度学习+统计学习方法+机器学习+数字图像处理

包括Bengio大神的《深度学习》，李航的《统计学习方法》第二版，周志华教授的《机器学习》，最后还有冈萨雷斯经典的《数字图像处理》。

m0_62042883·2022-05-13 07:41

李航《统计学习方法》----KNN--例题解析+ 机器学习实战

（文章底部有代码和数据链接）模型介绍k近邻算法（k-nearestneighbor,k-NN)基本思想是：特征空间中的每个样本都可以用与它最近的K个邻居来代表。分类的过程是：k个邻居进行投票，将待预测样本归入得票最多的类别里面。模型三要素（1）k值的选择（2）距离的度量方法（3）分类决策规则常见的距离度量方式设两个n维向量x1和x2之间的距离度量方式有：1、曼哈顿距离：2、欧氏距离：3、切比雪夫距

weixin_37550997·2022-05-11 07:33

利用k近邻模型进行鸢尾花分类-Python实现

利用k近邻模型进行鸢尾花分类-Python实现数据集简介https://www.cnblogs.com/mandy-study/p/7941365.htmlK近邻算法参考书：李航的《统计学习方法》书上的内容写得比我好得多的多

anion_·2022-05-10 07:46

K-近邻算法的超参数K值以及取值问题

举例说明：(K值相当于取得的样本数量个数去训练)K值过小：容易受到异常点的影响k值过大：受到样本均衡的问题K值选择问题，李航博士的一书「统计学习方法」上所说：1)选择较小的K值，就相当于用较小的领域中的训练实例进行预测

缘源园·2022-05-04 07:48

统计学习方法笔记（李航）———第三章（k近邻法）

k近邻法(k-NN)是一种基于实例的学习方法，无法转化为对参数空间的搜索问题（参数最优化问题）。它的特点是对特征空间进行搜索。除了k近邻法，本章还对以下几个问题进行较深入的讨论:切比雪夫距离L∞(xi,xj)L_{\infty}\left(x_{i},x_{j}\right)L∞(xi,xj)的计算“近似误差”与“估计误差"的含义k-d树搜索算法图解一、算法输入：训练集T={(x1,y1),(x2

越前浩波·2022-05-02 07:00

统计学习方法——k近邻法

李航老师的书中只讨论了分类问题。

nuistgwk·2022-05-02 07:19

诺亚方舟实验室李航：深度学习还局限在复杂的模式识别上

诺亚方舟实验室李航：深度学习还局限在复杂的模式识别上width="22"height="16"src="http://hits.sinajs.cn/A1/weiboshare.html?

元宇宙iwemeta·2022-04-28 07:28

国内 Top2 高校研一在读，为什么感觉深度学习越学越懵?

视学算法·2022-04-24 09:51

复现经典：《统计学习方法》第21章 PageRank算法

第21章PageRank算法本文是李航老师的《统计学习方法》一书的代码复现。作者：黄海广备注：代码都可以在github中下载。我将陆续将代码发布在公众号“机器学习初学者”，可以在这个专辑在线阅读。

湾区人工智能·2022-03-25 19:58

机器学习贝叶斯分类（理论及代码实现）

具体可以参考概率论与数理统计教材、周志华的西瓜书、李航的统计学习方法。1.1、极大似然估计。直接来例子例：假设袋子里有n个球，n无限大。只有黑球和白球，每次有放回的从袋子随机拿100次球。

神仙罗辑·2022-03-25 07:05

机器学习之绪论

本文知识来源参考网络与专业书籍参考书籍1、机器学习-周志华2、统计学习-李航文章目录一、机器学习是什么？二、机器学习的关联技术问：人工智能是什么？人工智能与机器学习的关系？问：什么是深度学习?

STCNXPARM·2022-03-23 07:25

Python实现感知机算法——李航《统计学习方法》

接下来一学期选了门《机器学习》的课程，所以打算把相关的作业也发上来！一：请说明感知机为何不能解决异或问题。答：我们知道感知机属于线性模型，由于其无法找到一个线性模型对异或问题进行划分，所以其不能解决异或问题。具体解释如下：首先我们知道感知机的数学表达式就是：f(x)=sign(wx+b)其中sign是符号函数，w和b都是感知机参数，x表示实例的特征向量，而y=f(x)就是实例的类别。以二维特征向量

请求和清风明月·2022-03-14 10:00

【matlab】Logistic Rgression

参考吴恩达的course，《统计学方法》（李航），《DeepLearning》文章目录1载入数据2实现2.1初始化2.2sigmoid函数2.3计算损失函数和梯度2.4画出分类边界2.5预测和评估2.5.1

bryant_meng·2022-03-11 07:38

python机器学习多项式回归模型正则化（拉索，岭，弹性网）

ElasticNet)回归二、python可视化1.导入包2.产生数据3.模型对比及可视化总结过拟合指学习时选择的模型所包含的参数过多，以至于出现模型对已知数据预测的很好，但对未知数据预测得很差得现象——李航

啥都会点的大秀·2022-03-11 07:32

机器学习之用sklearn实现knn

K近邻的详细算法，建议参考李航老师的统计学习方法。

倔强的石头。·2022-03-03 07:35

卷积神经网络学习小结——1基本概念与单层神经网络实现

疫情严重，待在家中无事，回想研究生生活已经转眼过去半年，然而买的李航的《统计学习方法》这本书还没有看，想到同门关于CNN的文章都快要发了，所以学习了一点关于卷积神经网络（Convolutionnetwork

wendamao·2022-03-01 07:43

《统计学习方法》文章汇总

记录重看李航《统计学习方法》的总结和复现。2020的flag就是总结完这一系列嘤嘤嘤嘤第二章感知机学习算法https://www.jianshu.com/p/d96c39610313

木一易一·2022-02-22 05:16

一个铁盒，一句承诺！从现在开始，你的心，归我管！

图片发自App第1章下辈子，早点娶我“李航，我不知道，这条短信你能否收到。”“这是第一次给你发短信，也许是最后一次。”“我可能没办法当你的新娘了。”“下辈子，早点来娶我……”颤抖的声音，在阴郁的手术

casx·2022-02-19 20:27

readilen·2022-02-19 01:42

机器学习的一些概念

--《机器学习（西瓜书）》关于监督学习，李航《统计学习方法》是这样描述的：从给定的、有限的、用于学习的训练数据集合出发，假设数据是独立同分布产生的；并且假设要学习的模型属于某个函数的集合，称为假设空间；

小T数据站·2022-02-19 00:28

《在南极的500天》，这是一本充满了正能量的图书。

李航是个大地测量学博士，没想到文笔出奇的好，精简、华丽，读起来一气呵成。印象最深刻的是俄罗斯大厨在他口袋塞了两个即将冻坏的西红柿，他几乎泪流满面，是我浑身起了鸡皮疙瘩。

三水一·2022-02-18 18:40

男生女生谁怕谁（22）读书交流会

李航站起来伸着脖子说，他说话一着急就伸脖子，就结巴，老毛病了。李航爱看书，也热衷于向大家介绍书。张

三门峡014张丽娜·2022-02-16 11:03

男生女生谁怕谁（14）街舞VS拉丁舞

杨飞、金龙、李航、张新这个学期都报了街舞班，星期六到体育馆训练。帅气的男教练给他们讲了街舞的知识：“街舞是美国黑人由一种发泄情绪的运动演绎成的街边文化，舞蹈时动作夸张，爆发力强，给人热情澎湃的感觉。

三门峡014张丽娜·2022-02-14 21:00

字节跳动李航提出AMBERT！超越BERT！多粒度token预训练语言模型

来自：专知字节跳动XinsongZhang、李航两位研究者在细粒度和粗粒度标记化的基础上，提出了一种新的预训练语言模型，他们称之为AMBERT（一种多粒度BERT）。

zenRRan·2022-02-14 09:50

01月09日：一面

然后问我对ML的了解，我说看了Coursera的课和周志华西瓜书、李航的统计学习方法，然后针对

leobob·2022-02-13 08:28

统计学习方法李航决策树模型 python sklearn 实现及课后习题

李航决策树（decision）是一种基本的分类与回归算法。决策树呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。

蒜苗爱妞妞·2022-02-11 16:16

李航统计学习--第一章统计方法概论

1.根据输入输出变量的不同类型，对预测任务进行不同的命名：1）input，output均为连续变量--------回归问题--函数拟合最常用的损失函数是：平方损失---最小二乘法求解回归问题例子：为市场趋势预测、产品质量管理、客户满意度调查，投资风险分析的工具股票价格预测2）output是有限个离散变量（输入可以离散可以连续）-------分类问题分类准确率对于二分类;指标：精确率precisio

HELLOTREE1·2022-02-11 15:47

统计学习方法李航贝叶斯模型 python sklearn 实现及课后习题

李航：朴素贝叶斯（naivebayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。

蒜苗爱妞妞·2022-02-11 08:25

【原创文集】胡思乱想

大健康学院化16材化本李航有些问题看似简单，其实是真的简单，但却不容易回答。因为有时候需要用专业知识来回答，而专业知识却不是每个人都会。但我们也可以根据自己的经验得出一个可以被认同的答案。

向昔昔呀·2022-02-10 01:08

李航《统计学习方法》拾遗-朴素贝叶斯

记得之前在一次网易的笔试中，完全忘记了朴素贝叶斯的计算方法，这次决心要好好看一看，争取一遍就记住！朴素贝叶斯是典型的生成模型，因此我们要估计的是X和Y的联合概率分布P(X,Y)，估计联合概率分布，可以用我们之前学到的条件概率，即P(X=x|Y=ck)=P(X=x,Y=ck)/P(Y=ck)。这里，我们可以直接得到的就是P(Y=ck)，这被称为先验概率，在使用极大似然估计的情况下，我们可以认为样本集

文哥的学习日记·2022-02-09 05:08

021.我们和马来西亚留学生

没有谁应该为你负责摄影/@李航Albert前段时间在帮学院负责沟通留学生的生活方面的事。从马来西亚来了七名留学生到我们学校，这也是这么多年来第一次有这么多的留学生到我们学院，所以我们都很诧异。

李同学的小窝·2022-02-08 23:51

Ridge Regression、Lasso Regression和Elastic Net Regression

所谓结构风险最小化，即李航《统计学习方法》中所讲到的，在经验风险（经验损失）最小化的基础上加上一个正则项或惩罚项。结构风险定义经验损失：可以理解为最小化损失函数，损失函数形式可为多种形式，如

专注吃喝五十年·2022-02-05 22:06

百面机器学习｜第三章经典算法知识点

第三章经典算法0、写在前面这一章我看了之后的感觉是，需要和《统计学习方法》——李航的书配合着一起看。这一章总共20页，讲了三个经典机器学习算法，而在统计学习方法中少则有50页去讲这三个算法。

蓝白绛·2022-02-05 11:23

统计学习方法李航最近邻模型 python sklearn 实现及课后习题

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、空间复杂度高适用数据范围：数值型和标称型李航：K近邻法（k-nearestneighbor,k-NN）是一种基本的分类与回归的方法，1968

蒜苗爱妞妞·2022-02-03 13:56

数据分析前期准备

基于戴戴戴师兄的视频常用工具ｅｘｃｅｌ推荐则秀老师的课程SQL《SQL必知必会》sqlzoo和牛客网刷题Tableau《商业仪表盘可视化解决方案》李航《统计学习方法》python《利用python进行数据分析

·2021-11-19 22:56

统计学习方法第二版李航

前言《统计学习方法》和《机器学习》这两本书，大概是做科研的小伙伴都避不开的必读书吧。笔者在很久前就已经学过该书了，但是因为先前学完没有做一个详细的整理总结。然后最近实验室招新，需要带一带小朋友学习这本书，故重温该书且在此整理记录，望对大家有所帮助！第一章统计学习及监督学习概论这一章主要都是些概念，所以我可能更多的内容是会直接照搬原文的内容。统计学习或机器学习一般包括监督学习、无监督学习、强化学习。

报告，今天也有好好学习·2021-08-09 23:36

机器学习知识点QA

wallhaven-kwrm77.jpg浮沙之上，勿筑高台自己整理的笔记文章内容都是自己从自学机器学习以来涉及到的一些知识点、经历等等，包括研一上学期默默的学习机器学习理论知识，从李航老师的《统计学习方法

青箬笠绿蓑衣_简·2021-06-27 03:50

李航统计方法（四）---朴素贝叶斯

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。训练的时候，学习输入输出的联合概率分布；分类的时候，利用贝叶斯定理计算后验概率最大的输出。朴素贝叶斯法的学习与分类基本方法设输入空间image为n维向量的集合，输出空间为类标记集合image={c1……ck}。输入特征向量x和输出类标记y分属于这两个集合。X是输入空间上的随机变量，Y是输出空间上的随机变量。P(X,Y)是X和Y的联合概率分布

文子轩·2021-06-27 01:03

统计学习方法——李航

学习算法，是为以后工作中对RD同学工作内容有大致了解，不追求细节，想追也没那个能力~第一章统计学习方法概论1.1概论统计学习的目的是对数据进行预测与分析，手段是构建模型，并应用模型进行预测与分析，前提是同类数据具有一定统计性。实现统计学的方法步骤如下：1.得到一个有限的训练数据集合2.确定包含所有可能的模型的假设空间，即学习模型的集合3.确定模型选择的准则，即学习的策略4.实现求解模型的算法，即学

天气不是很好啊·2021-06-21 19:38

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