统计学习方法公式推导第12页

数据结构-高度为h的m叉树至多结点/n个结点的m叉树的最小高度(公式推导)

目录高度为h的m叉树至多结点数具有n个结点的m叉树的最小高度在学习数据结构中的树时，会遇到如下两个结论：①高度为h的m叉树至多结点数为(mh−1)/(m−1)............①(m^h-1)/(m-1)............①(mh−1)/(m−1)............①②具有n个结点的m叉树的最小高度为⌈logm(n(m−1)+1)⌉............②\left\lceil

Curz酥·2023-04-12 19:13

python与机器学习

入门一、理念梳理python学习，边学边练，库准备学会找资源找数据：githubkaggle天池机器学习的数学学习算法的数学公式推导及应用二、何谓机器学习1、数据收集与预处理问题：如何收集数据（爬虫入门

Bill_cc74·2023-04-12 08:50

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

统计学习方法第一章:概述

1.监督学习基本概念1.1输入空间、特征空间与输出空间在监督学习中，将输入与输出所有可能取值的集合分别称为输入空间（inputspace）与输出空间（outputspace）。输入与输出空间可以是有限元素的集合，也可以是整个欧式空间。输入空间与输出空间可以是同一个空间，也可以是不同的空间；但通常输出空间远远小于输入空间。每个具体的输入是一个实例（instance），通常由特征向量（featurev

曾牛·2023-04-12 05:44

【统计学习方法】学习笔记-第1章-统计学习及监督学习概论

【知乎同步：https://zhuanlan.zhihu.com/p/305028771】【统计学习方法】学习笔记-第1章-统计学习及监督学习概论1.1统计学习统计学习(statisticallearning

煎饼证·2023-04-12 05:10

YUV格式详解【全】

采样YUV4:4:4YUV4:2:2YUV4:2:0YUV4:1:1planarformatPacked(orInterleaved)PlanarSemi-Planar关系图YUV与RGB相互转换计算公式推导

编码笔记·2023-04-12 01:16

《统计学习方法》第 3 章“k 近邻法”学习笔记

k近邻法“k近法”在算法层面理解容易，可以从使用“k近邻法”处理分类问题入手，解释机器学习中的各种概念和一般流程。k近邻法的基本思想“k近邻法”几乎是所有机器学习算法中最简单的算法，它用于分类的核心思想就是“物以类聚，人以群分”，即未标记样本的类别由距离其最近的个邻居投票来决定。说明：图片来自周志华《机器学习》第10章第1节。（图片来自周志华《机器学习》第10章第1节）有监督学习、分类学习、回归有

李威威·2023-04-11 13:45

支持向量机（三）——线性支持向量机

笔者主要参考学习的是李航老师《统计学习方法（第二版）》[1]和周志华老师的西瓜书《机器学习》[2]。如有错误疏漏，烦请指正。如要转载，请联系笔者，[email protected]。

Herbert002·2023-04-10 19:19

买不到的数目遍历法和公式推导法（第四届蓝桥杯省赛C++A组,第四届蓝桥杯省赛JAVAC组）

突然决定要参加蓝桥，已经超级久没复习C/C++的我考前还是决定打几道题捡一捡C/C++的语法和思路。2023年蓝桥的题之后会出，因为AcWing上还没有出可以测试的程序，也没把握说自己考场上做的就是对的。目录题目思路代码题目小明开了一家糖果店。他别出心裁：把水果糖包成4颗一包和7颗一包的两种。糖果不能拆包卖。小朋友来买糖的时候，他就用这两种包装来组合。当然有些糖果数目是无法组合出来的，比如要买10

铖铖的花嫁·2023-04-10 05:55

diffusion models 扩散模型公式推导，原理分析与代码（二）

接上一节diffusionmodels扩散模型公式推导，原理分析与代码（一）我们还不知道pθ(xt−1∣xt)p_\theta\left(\mathbf{x}_{t-1}\mid\mathbf{x}_t

weiweiweimengting·2023-04-09 20:15

阈值分割：最大类间方差法

二、算法描述2.1公式推导对于给定的一幅具有LLL个灰度级（[0,1,2,⋯ ,L−1][0,1,2,\cdots,L-1][0,1,2,⋯,L−1]）的灰度图像，有以下描述：使用nin_{i}ni表示处于灰度级

月·如钩·2023-04-09 15:07

Conservative Q-Learning(CQL)保守Q学习(一)-CQL1(下界Q值估计)

CQL原文在此，由于CQL原文内容符号比较混乱，并且在公式推导和符号定义上存在一些小错误。

lotylotylotyloty·2023-04-09 12:54

统计学习方法之感知机Perceptron

1.感知机模型详解感知机由1957年提出，感知机模型较为简单，是NN和SVM的基础模型。结构如下图perceptron.jpg定义：给定训练集合2.原始学习方法一个常见的想法是给定误分类点集合,3.学习方法的对偶形式对偶形式的思想在于，4.代码实现抽象类classifier.py感知机模型perceptron.py测试test_perceptron.py#classifier.pyclassCla

周恩国的学习笔记·2023-04-09 05:26

机器学习两本经典之作，适合系统学习。

两本经典教科书，统计学习方法和机器学习图片发自App统计学习方法-李航终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界【美】佩德罗·多明戈斯

君莫笑是我的·2023-04-09 03:38

python历史性分布计算代码_GitHub - religou/MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod...

MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，理论学习主要根据重磅

weixin_39796868·2023-04-08 17:44

python自我总结笔记、加上一些自己思考_GitHub - liweimin1996/MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLea...

MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，理论学习主要根据重磅

weixin_39640090·2023-04-08 17:43

【机器学习】P6 逻辑回归的损失函数以及梯度下降

逻辑回归的损失函数以及梯度下降逻辑回归的损失函数逻辑回归的Loss逻辑回归的Cost逻辑回归的梯度下降总公式推导公式梯度下降动画效果展示Reference逻辑回归的损失函数逻辑回归的Loss逻辑回归是一种用于二分类问题的监督学习算法

脚踏实地的大梦想家·2023-04-08 13:05

感知机（perceptron）代码实现

(书面内容参考《统计学习方法》李航）感知机（perceptron）是二分类的线性模型，旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。

LearnerzzZ·2023-04-08 10:20

svr公式推导_支持向量回归（SVR）的详细介绍以及推导算法

1SVR背景2SVR原理3SVR数学模型SVR的背景SVR做为SVM的分支从而被提出，一张图介绍SVR与SVM的关系这里两虚线之间的几何间隔r=d∣∣W∣∣\frac{d}{||W||}∣∣W∣∣d,这里的d就为两虚线之间的函数间隔。(一图读懂函数间隔与几何间隔)这里的r就是根据两平行线之间的距离公式求解出来的SVR的原理SVR与一般线性回归的区别SVR一般线性回归1.数据在间隔带内则不计算损失，

weixin_39517054·2023-04-08 06:58

逻辑回归1

在经典的机器学习教材《统计学习方法》（StatisticalLearningMethods）中，李航详细介绍了逻辑回归算法的原理、优化方法和应用场景。B

丰。。·2023-04-08 06:19

二维图像旋转的坐标公式推导

二维图像旋转后的坐标公式推导：综上，图像顺时针和逆时针旋转的矩阵分别为：对于此处红色字体的理解部分，有误解，图像没有翻转。

今天你发际线后移了嘛·2023-04-08 02:21

《认识圆锥体》教学设计

教学难点：圆柱体积公式推导。教学准备：不同底圆柱体、不同圆锥体、等底等高圆柱体和圆锥体一组、量筒、水槽、沙子、记录表格、洋葱小视频多媒体课件。教

保山128杨璐·2023-04-08 01:56

【Hydro】龙格-库塔方法的公式推导

龙格-库塔方法的公式推导考虑一阶常微分方程y′=f(x,y)y'=f(x,y)y′=f(x,y)，初始条件为y(x0)=y0y(x_0)=y_0y(x0)=y0，我们希望求解其在区间[x0,xn][x_

KmBase·2023-04-07 23:25

机器学习 - 理论 - Latex手推广义线性模型

机器学习-理论-广义线性模型前言广义线性模型定义：指数分布族：Gaussian分布的指数分布族形式：Bernouli分布的指数分布族形式：广义线性模型建模三大假设：广义线性模型推导其他公式推导线性回归方程推导逻辑回归推导

starnight531·2023-04-07 14:46

快速计算三极管放大电路增益的技巧-晶体管共射极放大电路

在做模拟电路设计时，经常见到一些三极管放大电路，尤其是共射极放大，如图1所示，需要计算放大电路的增益，如果按照模拟电路中的计算方法，需要进行公式推导，耗时耗力，下面给出一种快速估算三极管共射极放大的增益方法

ltqshs·2023-04-07 09:54

python矩阵求导代码_搞点枯燥的公式推导：深度学习中的矩阵求导

，想到前不久面试爱奇艺的时候一面的小哥一直让我手推全连接的公式推导，以及用Python+Numpy将过程实现，感觉自己对深度学习核心之一的矩阵求导并不是很熟悉(对链式法则更熟悉的是单元素标量的求导)，为此写下这篇作为后续工作的笔记之用

weixin_39847437·2023-04-06 22:37

《统计学习方法》笔记（一）统计学习及监督学习概论

最近利用工作之余的时间正在学习李航博士的《统计学习方法》，一方面希望能够通过写作整理思路，另一方面，分享学习心得也希望可以和志同道合的小伙伴们共同探讨进步啦~github传送门：GitHub-wyynevergiveup

菜鸟研究生·2023-04-06 21:46

决策树详解--最通俗易懂的解释

决策树详解决策树的结构根节点内部结点叶节点决策树算法特征的划分选择信息增益信息增益率基尼系数决策树剪枝预剪枝后剪枝连续属性与缺失值连续属性处理缺失值处理多变量决策树决策树算法的“增量学习”决策树的结构一般的，决策树由一个根节点、若干个内部节点、若干个叶节点构成，这些节点由边组成（《统计学习方法

爱学习的小杠精·2023-04-06 13:50

【字节跳动计算机视觉算法面经】

可知出现正、反面的概率均为1/2，而且各次投币是相互独立的．在4次之内决定胜负，有下面4种互斥情形：正；反正；反反正；反反反正，可知所求概率是1/2+1/4+1/8+1/16＝15/162、LR、SVM的公式推导参考博客

阿牛02·2023-04-06 09:17

[强基计划] 统计学习方法之感知机Perceptron

感知机2.1感知机模型感知机模型属于一种判别模型，感知机的定义如下：（定义2.1）感知机：假设输入空间（特征空间）为，输出空间为y={+1,-1}，那么函数:被称为感知机，可见感知机的本质就是一个符号化函数，其中：显然，感知机是一种线性分类器。2.2数据集的线性可分特性，感知器学习方法（定义2.2）数据集的线性可分性：对一个数据集，其中，，,如果存在某一个超平面S，使能够把数据的正实例与负实例完全

zxymic·2023-04-06 04:27

机器学习之Naive Bayes算法：日撸Java三百行day58-59

该算法是基于贝叶斯定理的分类方法，也是一种用后验概率公式推导出的算法。

陈序袁·2023-04-05 15:38

《Machine Learning in Action》—— Taoye给你讲讲Logistic回归是咋回事

在本篇文章中，我们主要是手撕Logistic回归，这个在李航老师的《统计学习方法》一书中也叫做为逻辑斯谛回归。

玩世不恭的Coder·2023-04-05 10:11

Transformer原理及其应用

基本原理基本思想阐述公式推导运行流程图讲解应用方向机器翻译（出处）自然语言处理机器视觉的技术演进未来展望有可能取代所有组件每个领域都可尝试，遍地开花预训练一个通用基础模型基本原理scaledot-productattentionimage.pngima

cckyol·2023-04-05 07:34

ISLR读书笔记十九：主成分分析（PCA）

前面写的一些统计学习方法都是属于监督学习（supervisedlearning），这篇主成分分析（principalcomponentsanalysis，简称PCA）和下一篇聚类分析（clustering

晓炜·2023-04-05 04:52

大总结：机器学习和视觉slam小项目--Apple的学习笔记

前言机器学习入门，主要参考网络教学视频及统计学习方法这本书，侧重学习基础学习及推导学习理论1.Python与数学牛顿迭代法—Apple的学习笔记2.数学梯度下降—Apple的学习笔记3.机器学习K临近算法

applecai·2023-04-05 00:10

入行芯片设计选模拟IC还是数字IC？一文为你讲解清楚

不排斥编程序，对编程没有畏惧心理的，讨厌公式推导分析的，可以选择数字IC设计。模拟电路的设计门槛高，而数字IC是用电脑辅助设计，它们的应用领域也不完全相同。如果你是一个喜欢专一在一个方向上抠细节，

IC修真院·2023-04-04 23:16

统计学习方法 - 第1章 - 概论

全书章节第1章统计学习方法概论第2章感知机第3章k近邻法第4章朴素贝叶斯法第5章决策树第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型第7章支持向量机第8章提升方法第9章EM算法及其推广第10章隐马尔可夫模型第11章条件随机场第

哔哔如是·2023-04-04 16:21

GBDT(梯度提升树)基本原理及python实现

GBDT实现原理GBDT基本原理背景提升树-boostingtreeGBDT实例预测年龄预测年龄的残差GBDT公式推导GBDT的python实现CART回归树实现GBDT实现参考GBDT基本原理背景决策树是一种基本的分类与回归方法

追梦*小生·2023-04-04 14:32

统计学习方法笔记之k近邻算法（附代码实现）

Aengus_Sun·2023-04-04 10:03

复习07统计学习方法(支持向量机SVM)---图片版

技术交流QQ群:1027579432，欢迎你的加入！图1.jpg图2.jpg图3.jpg图4.jpg图5.jpg图6.jpg图7.jpg图8.jpg

CurryCoder·2023-04-03 05:58

图像边缘检测拉普拉斯推导

图像点、线、边缘检测（1）——拉普拉斯闲着无聊，整理一下图像中拉普拉斯算子的计算过程（离散差分方程）公式来源：DigitalImageProcessing,4th关于f(x)f(x)f(x)的导数公式推导将函数

秃头才能变得更强·2023-04-02 20:10

《统计学习方法》第十八章概率潜在语义分析

概率潜在语义分析概率潜在语义分析是利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的方法概率潜在语义分析受潜在语义分析的启发提出两者可以通过矩阵分解关联起来给定一个文本集合，通过概率潜在语义分析，可以得到各个文本生成话题的条件概率分布，以及各个话题生成单词的条件概率分布概率潜在语义分析的模型有生成模型，以及等价的共现模型其学习策略是观测数据的极大似然估计，其学习算法是EM算法生成模型表示文本生成话题，话题生

小鹏AI·2023-04-02 09:51

六轴UR机械臂标准DH正逆运动学公式推导+代码验证C++

目录DH参数介绍正运动学代码测试逆运动学变换矩阵关节1的求解关节5的求解关节6的求解关节3的求解关节2的求解关节4的求解正逆解完整代码测试结果不足之处一些有用链接最近做项目需要用到UR5的逆解，在网上找资料自己实现碰到一堆坑，现在终于完美解决。本文用的是标准DH参数，包含从末端位姿变换到关节角的全部过程，网上许多教程都是用正运动学算出的变换矩阵进行逆运动学求解，在我的项目中完全没有办法应用。其中U

FuYongqing0412·2023-04-01 11:41

AI开发书籍分享

编程书籍的整理和收集目录:AI与算法数学之美机器学习凸优化理论统计学习方法数据挖掘与

weixin_34226706·2023-03-31 22:53

Day1 #100DaysofMLCoding#

2018-8-6个人前置条件：已经将《统计学习方法》《机器学习实战》一刷80%西瓜书一刷50%，tensorflow实战一刷70%kaggle上参与过titanic(Top6%)和数字识别(Top12%

MWhite·2023-03-31 15:49

0基础学习diffusion_model扩散模型【易理解的公式推导】Denoising Diffusion Probabilistic Models

0基础学习diffusion_model扩散模型【易理解的公式推导】一、概述二、扩散过程(已知X0求Xt)三、逆扩散过程(已知Xt求Xt-1)1。

旋转的油纸伞·2023-03-31 07:20

统计学习方法9—EM算法

EM算法是一种迭代算法，是一种用于计算包含隐变量概率模型的最大似然估计方法，或极大后验概率。EM即expectationmaximization，期望最大化算法。1.极大似然估计在概率模型中，若已知事件服从的分布或者其他概率模型的参数，那么我们可以通过计算得到某事件发生的概率。而在估计中，这些变成了方向过程：已知一组数据发生的结果，相当于获得了经验概率，通过这组数据假设模型服从什么分布，再

breezez·2023-03-30 20:42

数字图像处理学习之路（二）：直方图均衡化的原理以及实现

直方图均衡化前：直方图均衡化后：一、原理通过公式推导可以证明，通过一个严格单调递增（有相等也不可以）的函数对待处理的图像做灰度变换，得到的新的灰度值会满足均匀分布。

只道寻常zero·2023-03-30 12:19

朴素贝叶斯的公式推导

朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很Naive。它有一个基本的假设：样本的特征属性相互独立且权重相同。朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？因为黑人中非洲

Van_Tinker·2023-03-30 01:20

推荐频道

统计学习方法公式推导