统计学习方法公式推导

神经网络正向和反向传播公式推导

表示方法：第l-1层的第k个神经元到第l层的第j个神经元的线性系数定义为正向：假设第l-1层有m个神经元代数表示：矩阵表示：反向：以均方误差为例：一：J到最后一层输出层（第L层）的z：先对aL,再是a对z：二：J到任意一层（l层）的z：1.借助上式和链式法则，可以求J对任意一层（l层）的z:2.或者是：根据J对z(l+1)求z(l)的：无论哪种，关键是求：1.矩阵法：2.代数法直观理解&记忆第一个
xiaotret·2023-01-16 10:29

DDPM模型——公式推导

论文传送门：DenoisingDiffusionProbabilisticModels代码实现：DDPM模型——pytorch实现推荐视频：54、ProbabilisticDiffusionModel概率扩散模型理论与完整PyTorch代码详细解读需要的数学基础：联合概率(Jointprobability)：P(A,B,C)=P(C∣B,A)P(B,A)=P(C∣B,A)P(B∣A)P(A)P(A
Peach_____·2023-01-16 08:38

机器学习（李航统计学习方法）

目录绪论-资料介绍绪论-频率派vs贝叶斯派频率派的观点贝叶斯派的观点监督学习与无监督学习单变量线性回归模型表示代价函数梯度下降多变量线性回归多维特征多变量梯度下降梯度下降法实践1-特征缩放梯度下降法实践2-学习率特征和多项式回归正规方程逻辑回归分类问题假说表示判定边界代价函数简化的成本函数和梯度下降高级优化多类别分类：一对多正则化过拟合的问题代价函数正则化线性回归正则化的逻辑回归模型神经网络非线性
快乐的阿江江·2023-01-16 08:01

李航老师新作《机器学习方法》上市了！附购买链接

李航老师的《统计学习方法》第一版于2012年出版，讲述了统计机器学习方法，主要是一些常用的监督学习方法。第二版增加了一些常用的无监督学习方法，由此本书涵盖了传统统计机器学习方法的主要内容。
风度78·2023-01-16 08:00

机器学习经典著作《统计学习方法》全新升级

李航著清华大学出版社2022-04-01ISBN:9787302597308定价:138.00元新书推荐今日福利｜关于本书｜本书在《统计学习方法》的基础上增加了深度学习的内容，全面系统地介绍了机器学习的主要方法
PaperWeekly·2023-01-16 08:59

大佬新书首发 | 《机器学习 公式推导与代码实现》正式出版！

经过一年零三个月的努力，《机器学习公式推导与代码实现》已于日前正式出版了。
人工智能与算法学习·2023-01-15 11:09

新书首发 | 《机器学习 公式推导与代码实现》正式出版！

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算法channel·2023-01-15 11:09

新书预告 | 《机器学习公式推导与代码实现》出版在即！

今年新书《机器学习：公式推导与代码实现》历经一年多写作、整理和修改，目前纸质版二校中，不出意外将在下个月与各位读者见面。
louwill12·2023-01-15 11:39

机器学习：公式推导与代码实现-监督学习单模型

线性回归线性回归（linearregression）是线性模型的一种典型方法。回归分析不再局限于线性回归这一具体模型和算法，更包含了广泛的由自变量到因变量的机器学习建模思想。原理推导线性回归学习的关键问题在于确定参数w和b，使得拟合输出y与真实输出yi尽可能接近为了求w,b可以对上面的式子进行求一阶导数并令其为0解的w,b:这种基于均方误差最小化求解线性回归参数的方法就是著名的最小二乘法.向量化表
南妮儿·2023-01-15 11:08

人生第二本书！

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Datawhale·2023-01-15 11:08

新书首发 | 《机器学习 公式推导与代码实现》正式出版！（文末送书）

经过一年零三个月的努力，《机器学习公式推导与代码实现》已于日前正式出版了。
风度78·2023-01-15 11:08

机器学习公式推导与代码实现-无监督学习模型

聚类分析与k均值聚类算法督学习算法。在给定样本的情况下，聚类分析通过度量特征相似度或者距离，将样本自动划分为若干类别。距离度量和相似度度量方式距离度量和相似度度量是聚类分析的核心概念，大多数聚类算法建立在距离度量之上。常用的距离度量方式包括闵氏距离和马氏距离，常用的相似度度量方式包括相关系数和夹角余弦等。相关系数。相关系数（correlationcoefficent）是度量样本相似度最常用的方式。
南妮儿·2023-01-15 11:38

Matlab复现Ungerboeck的TCM经典论文（一）部分公式推导以及M-PAM在AWGN下的信道容量仿真

Matlab复现TCM经典论文（一）部分公式推导以及M-PAM在AWGN下的信道容量仿真1.简介2.信道容量公式3.Q(k)=1NQ(k)=\frac{1}{N}Q(k)=N1下的信道容量公式4.使用蒙特卡洛法仿真
LTIR_752·2023-01-15 09:16

摄像机旋转公式 OpenGL

没有roll，只有pitch和yaw，即只需要上下左右移动即可不需要翻滚写OpenGL时见有个对下列公式推导的比较易懂，记录一下
一_叶子·2023-01-14 15:26

深度学习：ResNet从理论到代码

深度学习：ResNet从理论到代码面临的问题模型退化问题ResNet核心思想反向传播公式推导残差的由来残差模块为什么效果好代码实现面临的问题模型退化问题随着网络层数加深，性能逐渐降低，但它并不是过拟合，
HanZee·2023-01-14 13:28

统计学习方法 第二版 读书笔记_第二章 感知机

感知机2.1感知机模型定义2.1(感知机)假设输入空间(特征空间)是X∈Rn\mathcalX\in\mathcalR^nX∈Rn,输出空间是Y={+1,−1}\mathcalY=\{+1,-1\}Y={+1,−1}.输入x∈Xx\in\mathcalXx∈X表示实例的特征向量,对应于输入空间(特征空间)的点;输出y∈Yy\in\mathcalYy∈Y表示实例的类别.由输入空间到输出空间的如下函数
EricZHAOedu·2023-01-13 22:05

李航统计学习方法(第二版)第二章 感知机学习笔记【理论篇】

感知机感知机的定义感知机的数学表达式感知机的几何意义感知机的目标函数数据集线性可分目标函数推导感知机的优化方法原始形式随机梯度下降批量梯度下降为什么用随机梯度下降而不用批量梯度下降对偶形式为什么要转化成对偶形式感知机的定义感知机是二分类线性分类模型，输入为实例的特征，输出为实例类别，实例类别取+1和-1。感知机是属于判别模型，因为其求出分离超平面直接将输入实例划分为正例和负例。感知机的数学表达式感
禅心001·2023-01-13 22:04

【机器学习笔记】《统计学习方法》第二章 感知机+随机梯度下降法

主要参考书目《统计学习方法》第2版，清华大学出版社参考书目MachineLearninginAction,PeterHarrington用于考研复试笔记，所以写的很简洁，自己能看懂就行。
Baolar_Code·2023-01-13 22:30

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第2章 感知机

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第2章感知机论文介绍特点模型结构损失函数优化目标感知机学习算法的原始形式举例算法收敛性感知机学习算法的对偶形式相关视频相关的笔记相关代码pytorchtensorflowkeraspytorchAPI
电信保温杯·2023-01-13 22:27

《统计学习方法第二版》学习笔记2——感知机

1理论部分1.1感知机模型1.2感知机学习策略1.3感知机算法1.3.1原始形式算法1.3.2对偶形式算法2代码部分2.1Perceptron2.2scikit-learn实例前言本文主要参考资料：《统计学习方法
sd3145265·2023-01-13 22:27

机器学习-统计学习方法第二版学习笔记-第二章 感知机

统计学习方法第二章感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略损失函数：误分类点到超平面的总距离。2.3感知机学习算法算法2.1随机梯度下降法算法2.2感知机模型对偶形式
xingS1992·2023-01-13 22:27

《统计学习方法(第二版)》学习笔记 第二章 感知机 代码实现

感知机代码实现首先先直接给出一个复制粘贴就可以运行的代码实例，让大家先感受一下感知机的代码的执行过程。数据集采用的是经典的鸢尾花数据集，sklearn.datasets中提供了鸢尾花数据集的接口可以直接使用，当然还有其他更多的数据集可以用来进行实验，比如非常有名的用于机器学习的数据库UCI，其中也包含了鸢尾花数据集，里面包含的大部分数据集的规模都很小，很适合初学者使用。importnumpyasn
忆殇DR·2023-01-13 22:54

统计学习方法——第2章感知机（个人笔记）

统计学习方法——第2章感知机（个人笔记）参考《统计学习方法》（第二版）李航感知机就是二分类的线性分类模型，输入为特征向量，输出只为+1、-1。
没用的阿鸡·2023-01-13 22:52

统计学习方法——第7章 支持向量机（个人笔记）

统计学习方法——第7章支持向量机（个人笔记）参考《统计学习方法》（第二版）李航支持向量机（supportvectormachines，SVM）是一种二分类模型，是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。
没用的阿鸡·2023-01-13 22:52

《统计学习方法》第 2 章“感知机”学习笔记

感知机是《统计学习方法》的介绍的第1个算法，是神经网络与SVM的基础。
liweiwei1419·2023-01-13 22:51

《统计学习方法第2版》学习笔记-第1章统计学习及监督学习概论

文章目录1.统计学习2.统计学习的分类2.1.基本分类2.2.按模型分类2.3.按算法分类2.4.按技巧分类3.统计学习方法的三要素3.1.模型3.2.策略3.3.算法4.模型评估与模型选择4.1.训练误差与测试误差
可以叫我才哥·2023-01-13 22:50

统计学习方法第二版 学习笔记 第二章 感知机

一、统计学习三要素1.1模型感知机是二分类线性分类模型，属于判别模型，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。其输出为实例的类别，取和二值，模型预测值由以下函数给出：其中，是符号函数，即1.1.1模型的假设空间定义在特征空间中的所有线性分类模型，即函数集合。1.2策略---经验风险最小化感知机算法假设数据集是线性可分的，采用基于误分类的损失函数，其含义是误分类点到超平面的总距
gss123_123·2023-01-13 22:45

最小二乘法公式推导以及在线性回归中的应用

机器学习算法中，有一个基础的算法，线性回归，它的目的是求出一条直线，满足所有点到这条直线的距离最短，也就是这些数据点能够看起来都在这条直线附近，最后，可以根据这条直线来预测其他数据的值。线性回归，最推荐的做法其实是使用梯度下降算法，这种算法比较通用，对数据要求不高，可以离散不连续。如下所示，是一个使用梯度下降算法来进行线性回归的示例：准备数据：这两列数据最后是放在lineardata.csv中的，
luffy5459·2023-01-13 21:38

贝叶斯判别分析的基本步骤_贝叶斯统计的基础思想（无公式推导）

贝叶斯统计的由来发现贝叶斯逆概率的人当然就叫贝叶斯了，这哥们全名叫托马斯-贝叶斯，英国猛汉，生于1702年，跪于1761年。贝叶斯曾在苏格兰的爱丁堡大学学习神学和数学。后来，他子承父业成为了一名牧师，并在业余时间研究数学。贝叶斯和牛顿是同一个时代的人，在17、18世纪，有很多人都是一边做着牧师的职业，一边进行科学方面的研究，其中也有相当一部分人在研究数学。贝叶斯这辈子就写过一篇数学论文，题目叫《关
打呼少年·2023-01-13 18:09

最小二乘法的思路及推导过程

二、最小二乘法的公式推导以最简单的线性最小二乘法拟合为例。设最
lcd_499486108·2023-01-13 16:14

最小二乘法推导及实现

一、公式推导直线：y=wx+by=wx+by=wx+b损失函数：L=∑i=1n(wxi+b−yi)2L=\sum_{i=1}^{n}(wx_i+b-y_i)^2L=i=1∑n(wxi+b−yi)2最小二乘法的核心思想就是让损失函数最小
paradise smile·2023-01-13 16:10

机器学习：公式推导与代码实现-机器学习预备知识

机器学习三要素任何一个机器学习方法都是由模型（model）、策略（strategy）和算法（algorithm）三个要素构成的，具体可理解为机器学习模型在一定的优化策略下使用相应求解算法来达到最优目标的过程。模型机器学习的第一个要素是模型。机器学习中的模型就是要学习的决策函数或者条件概率分布，一般用假设空间（hypothesisspace）来描述所有可能的决策函数或条件概率分布。策略机器学习的第二
南妮儿·2023-01-13 12:18

统计学习方法学习笔记-06-逻辑斯谛回归与最大熵模型01

首先介绍逻辑斯谛模型，然后介绍最大熵模型，最后讲述逻辑斯谛回归与最大熵模型的学习算法，包括改进的迭代尺度算法和拟牛顿法逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛分布设XXX是连续随机变量，具有下列分布函数和密度函数：μ\muμ是位置参数，γ>0\gamma\gt0γ>0是形状参数，越小，分布函数在中心增长得越快F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γf(x)=F′(x)=e−(x−μ)/γγ(1+e−(x−
尔呦·2023-01-13 08:10

评分卡-分数转换与推导（详细推导与应用）

《老饼讲解机器学习》http://ml.bbbdata.com/teach#129目录一、评分卡的分数转换(一)评分卡分数转换方式(二)offset和factor计算公式：(三)实际计算过程二、公式推导
老饼讲解机器学习·2023-01-13 01:22

统计学习方法|决策树原理剖析及实现

原始blog链接：http://www.pkudodo.com/2018/11/30/1-5/前言《统计学习方法》一书在前几天正式看完，由于这本书在一定程度上对于初学者是有一些难度的，趁着热乎劲把自己走过的弯路都写出来
Dod_o_·2023-01-12 00:26

【机器学习、深度学习与强化学习】机器学习（1）---机器学习简介

我先列一些我会用到的机器学习、深度学习的参考资料吧：1.西瓜书——周志华《机器学习》2.动手学深度学习——李沐3.B站李沐视频或者斯坦福CS329P4.youtube——李宏毅全套的公开课5.李航——统计学习方法
旋转跳跃我闭着眼·2023-01-11 20:05

【机器学习系列】EM算法第一讲：EM算法相关概述及收敛性证明

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱阅读本文之前，首先注意以下两点：1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论
CHEONG_KG·2023-01-11 20:03

幂函数衰减系数公式推导（最小二乘法求解一元线性回归方程系数）

python获取留存曲线的幂函数系数并计算生命周期LT中介绍了获取幂函数系数的两种方式，下文对第一种方法【lnx、lny对应的线性拟合，最小二乘法求解系数】进行公式推导。
Backup and share·2023-01-11 18:59

[机器学习] 第八章 集成学习 4.XGBoost 论文解读

www.kdd.org/kdd2016/papers/files/rfp0697-chenAemb.pdf参考：XGBoost论文阅读及其原理-知乎参考：XGBoost论文详解-知乎参考：XGBoost的原理、公式推导
(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2023-01-11 14:16

Pytorch常用权重初始化方法

kaiming系列；2.其他方法分布Xavier初始化方法，论文在《Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetworks》公式推导是从
liiiiiiiiiiiiike·2023-01-11 12:35

学习IB生物，我们需要知道什么知识点？

学习IB课程的很多同学应该都听说过一个说法：IB生物算是理科中的文科，没有公式推导，只有大量需要记忆的内容，不需要用学习理科的思维去学习，其实这种观点是有误区的。
IB_course·2023-01-11 11:01

学习笔记-Deutsch-Jozsa算法

推导过程公式推导1.经过第一次Hadamard变换：2.对进行F运算：3.丢弃最后一位，对上面的量子比特进行Hadamard变换：先算H门作用于上：这里的所以：可以看看本源量子的文档中心对该算法的讲解：
Collapsar*·2023-01-10 15:41

（一）感知机与python代码实现

参考李航老师的《统计学习方法》第二版知识点：感知机是二分类的线性分类模型，属于判别模型旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，目标求得一个超平面将正负例完全正确分开基于误分类的损失函数：L(w,b)
十二十二呀·2023-01-10 15:36

（二）KNN与python代码实现

李航老师《统计学习方法》第二版学习笔记知识点KNN是一种基本分类与回归方法三个基本要素：K值的选择、距离度量、分类决策规则直观解释：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
十二十二呀·2023-01-10 15:36

PnP问题系列通俗易懂详解（一）——DLT（直接线性变换算法）

其原理公式推导过程因涉及公式较多，因此手推——单目视觉线性法
hihahihiha~·2023-01-10 14:10

对MPC原理和公式进行通俗解释及MATLAB代码实现

预测模型：滚动优化：反馈矫正：约束：控制时域：预测时域：模型预测控制：三、MPC数学公式推导公式推导部分四、MPC代码实现MPC_test.mPrediction.mMPC_Matrices.m一、引言
某只旺仔·2023-01-10 12:12

统计学习方法——第9章 EM算法及其推广（个人笔记）

统计学习方法——第9章EM算法及其推广（个人笔记）参考《统计学习方法》（第二版）李航EM算法是一种迭代算法，每次迭代由两步完成：E步，求期望；M步，求极大。
没用的阿鸡·2023-01-10 12:10

统计学习方法——第10章 隐马尔可夫模型（个人笔记）

统计学习方法——第10章隐马尔可夫模型（个人笔记）参考《统计学习方法》（第二版）李航10.1隐马尔可夫模型的基本概念10.1.1隐马尔可夫模型的定义定义10.1（隐马尔可夫模型）隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型
没用的阿鸡·2023-01-10 12:10

【机器学习系列】概率图模型第四讲：变量消除法和Belief Propagation算法

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱阅读本文之前，先注意一下两点：1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，
CHEONG_KG·2023-01-10 11:08

李航 统计学习方法 第二版 课后习题答案 机器学习

李航《统计学习方法》课后习题答案（第2版）【李航课后习题解答+书中疑点推导+算法代码实现+可私聊耐心解答(48小时内回复)，包会！！】
#苦行僧·2023-01-10 09:39
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