统计学习方法公式推导第22页

12月13日 OpenCV 实战基础学习笔记——Harris、SIFT

文章目录前言一、Harris角点检测1、公式推导2、找到E(u,v)E(u,v)E(u,v)的最大值二、SIFT1、关键点定位keypointlocalisation2、特征描述featuredescription

Ashen_0nee·2022-12-14 17:41

《西瓜书》+《南瓜书》第一章笔记（Datawhale）

大部分都是基于《西瓜书》和《统计学习方法》的一些日常记录，本人学识浅薄，如果有存在理解、记录偏差的地方，希望大家能帮忙指出一下，笔者不胜感激！~第一章1.1引言什么是机器学习？

游弋诗·2022-12-14 16:33

机器学习--梯度下降与一元线性回归

目录梯度下降基本概念梯度下降步骤批量梯度下降(BGD)随机梯度下降(SGD)一元线性回归线性回归概念原理引入代价函数公式推导代码一元函数多元函数梯度下降基本概念梯度下降法，又名最速下降法是求解无约束最优化问题最常用问题的方法

再见--不见·2022-12-14 16:27

《机器学习》（周志华）第一章绪论笔记学习心得

第1章绪论学习心得由于我之前已经学过了李航老师的《统计学习方法（第2版）》，所以这里面的概念没有啥不懂得，不会像教程说的有些难，毕竟学过一部分了。

ML--小小白·2022-12-14 15:21

机器学习7-逻辑斯蒂回归实现西瓜数据集2.0的二分类

文章目录1什么是逻辑回归1.1Sigmoid函数介绍2逻辑回归公式推导2.1损失函数推导3逻辑回归迭代公式3.1函数特性3.2求导过程4逻辑回归实现西瓜数据集2.0的分类我们在实现西瓜数据集2.0分类之前先讲讲逻辑回归的原理

Aaron-ywl·2022-12-14 15:09

1.4+1.5 L1、L2正则化

2022.08.27李航老师《统计学习方法》：一.统计学习及监督学习概论#本文目的就是为学者简化学习内容，提取我认为的重点把书读薄;#本文重点：1.5正则化理解一.统计学习及监督学习概论1.4+1.5L1

羊老羊·2022-12-14 15:07

【李航-统计学习方法】1.4模型评估与模型选择

1、训练误差与测试误差不同的学习方法会给出不同的模型。当损失函数给定时，基于损失函数的模型的训练误差和模型的测试误差就成为学习方法评估的标准。训练误差的大小，对判断给定的问题是不是一个容易学习的问题有意义。也就是说，一个问题越容易学习，那么它的训练误差就越小。但这本质上不重要。测试误差，反映了学习方法对未知的测试数据集的预测能力。测试误差小的方法具有更好的预测能力，是有效的方法。通常将学习方法对未

smile4548656·2022-12-14 15:01

《统计学习方法》(李航)：模型评估选择、正则化与交叉验证、泛化能力、生成模型与判别模型、监督学习应用

PS：所写内容为读书笔记，如需了解更详细内容请购买正版书籍1.4模型评估与选择1.4.1训练误差和测试误差训练误差：模型对训练集预测结果的误差测试误差：模型对测试集测试结果的误差1.4.2过拟合与模型选择过拟合（over-fitting）：学习时选择的模型所包含的参数过多，以至于出现这一模型对已知数据预测很好，但对未知数据预测很差的现象。当模型的复杂度增大时，训练误差会逐渐减小并趋近于0，而测试误

APPLECHARLOTTE·2022-12-14 15:50

离散傅里叶变换_大神总结：傅里叶连续、离散变换

下面将通过公式推导

weixin_39610468·2022-12-14 12:42

大一统视角理解扩散模型

Calvinluo的这篇论文为理解扩散模型提供了一个统一的视角，尤其是其中的数理公式推导非常详尽，本文将试图尽量简要地概括一遍大一统视角下

FightingCV·2022-12-14 12:56

卡尔曼滤波基本公式推导（高斯乘积法）

前言卡尔曼滤波的推导这里给出两种推导方法：一种是利用高斯乘积定理和贝叶斯公式推导出来的，另一种借用的是最小误差的思想（IMSE）。

Good_Seeker·2022-12-14 08:57

自然语言处理-2-隐马尔科夫模型(公式推导)

文章目录1、自然语言处理常用模型种类2、马尔科夫模型2.1特点2.2状态初始化概率和状态转移概率2.3参数估计-极大似然3、隐马尔科夫模型3.1观测状态与隐状态3.2隐状态初始化概率、隐状态转移概率和观测状态生成概率3.3三个基本问题给定模型参数，如何计算一个观测状态序列的概率？给定模型参数和观测状态序列，如何而计算一个最可能的隐状态序列？给定观测序列集合，如何从中估计模型参数？4、EM算法估计模

weixin_42515907·2022-12-14 06:52

平时整理的一些小算法

移动最小二乘法MLS（MovingLestSquares）参考1：矩阵计算参考2：公式推导参考3：百度文库参考4：最详细

LingbinBu·2022-12-13 23:41

【统计学习方法】EM算法实现之隐马尔科夫模型HMM

1基本概念1.1马尔科夫链（维基百科）马尔可夫链（英语：Markovchain），又称离散时间马尔可夫链（discrete-timeMarkovchain，缩写为DTMC），因俄国数学家安德烈·马尔可夫得名，为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质：下一状态的概率分布只能由当前状态决定，在时间序列中它前面的事件均与之无关。这种特定类型的“无记忆性”称作

qauzy·2022-12-13 20:12

二阶龙格库塔公式推导_数值常微分方程-欧拉法与龙格-库塔法

大三时候在跳蚤市场闲逛，从一位数学院的学长那里买了一些闲书，最近翻出来刚好有李荣华、刘播老师的《微分方程数值解法》和王仁宏老师的《数值逼近》，结合周善贵老师的《计算物理》课程，整理一下笔记。本文整理常微分方程数值求解的欧拉法与龙格-库塔法。一般地，动力学系统的时间演化可以用常微分方程的初值问题来描述，例如设一维简谐运动的回复力：，有则运动方程：。令，可以将二阶微分方程转化为一阶微分方程组：因此本文

戴亦舒·2022-12-13 13:50

个人学习笔记：EM与GMM算法

本篇文章为个人学习EM算法框架时的笔记，其中主要参考了李航老师的《统计学习方法》这本书以及PRML，中间有一些内容是从其他一些网络资料上摘抄下来的，具体来源比较杂，这里就不一一列出了，如有侵权请联系删除

ZJ&ZYQ·2022-12-13 10:18

机器学习中隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）理论

参考书：《统计学习方法》《TheModelThinker》文章目录隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel,HMM）1.马尔可夫宿命论1.1案例1.2宿命2.马尔可夫过程3.隐马尔可夫模型3.1

天真的和感伤的想象家·2022-12-13 09:52

统计学习方法之决策树通俗理解

决策树看完本文再学习《统计学习方法》相应内容，效果更好如果需要《统计学习方法》第二版pdf，可私信领取1.决策树思想决策树显然是像人那样做决策，比如挑选苹果我们可以先看颜色，我们觉得红色的可能好些，我们再在红色的苹果中看纹理等等

dxwell6·2022-12-13 06:19

决策树理解

决策树理解（一）参考书籍：《机器学习》周志华，第1版《统计学习方法》李航，第2版用来记录自己对书中知识的理解，加强自己的理解和记忆，同时提出自己迷惑不解的地方，提高自己编辑的表达能力。

小耗子-Axel·2022-12-13 06:18

Frenet坐标系与Cartesian坐标系互转（一）：公式推导

本文先给出简单的转换公式推导过程，然后给出三对Frenet坐标系与Cartesia

windSeS·2022-12-12 19:53

机器学习常用角标及其含义

李航《统计学习方法》：d∗=maxα,β;αi≥0θD(

MiaL·2022-12-12 14:13

||《统计学习方法》李航_第1章_蓝皮（学习笔记）

第1章统计学习方法概论监督学习统计学习三要素模型策略（经验风险和结构经验风险）判别模型与生成模型补充（含课后作业）MLE、MAP和贝叶斯估计证明经验风险最小化等价于极大似然估计（在特定条件下）证明结构风险最小化与最大后验概率等价

Rlin_by·2022-12-12 14:16

神经网络的基本理论公式推导

1.1单一样本表示我们首先来看单一样本的表示，假设输入的样本为xxx，那么我们可以将其表示为一个向量，即x=[x1,x2,⋯ ,xn]Tx=[x_1,x_2,\cdots,x_n]^Tx=[x1,x2,⋯,xn]T，其中xix_ixi表示第iii个特征，nnn表示特征的个数。输出我们可以表示为yyy，即y=[y1,y2,⋯ ,ym]Ty=[y_1,y_2,\cdots,y_m]^Ty=[y1,y2

风风雨雨58·2022-12-12 13:36

机器学习笔记(六)——朴素贝叶斯构建“饥饿站台”豆瓣短评情感分类器

前文回顾上一篇文章介绍了朴素贝叶斯算法的相关知识，包括以下几方面：朴素贝叶斯算法的基本原理公式推导贝叶斯准则(条件概率公式)构建训练、测试简易文本分类算法拉普拉斯平滑修正其中公式推导这一部分较为重要，利用条件概率解决问题也是朴素贝叶斯的基本思想

奶糖猫Esong·2022-12-11 23:47

机器学习（0）：机器学习概述及基本概念

虽然之前粗略的学过一点皮毛，但是当初笔记做的实在不好，这次趁着看吴恩达老师的机器学习教学视频以及李航老师的《统计学习方法》，重新整理一下自己的笔记，同时也是整理一下自己的思路。

棉花糖灬·2022-12-11 18:27

机器学习学习整理（二）对数几率回归与支持向量机

hhh这其实是第二次排版了，中午wifi坏了印象笔记没有自动保存，然后我写完之后点了下自动备份，它用我新建笔记的记录覆盖了我写完之后的记录…心累：)拖更的时间有点久，这段时间基本把鲁伟老师的《机器学习公式推导与代码实现

冬阳thu·2022-12-11 18:23

QPSK/OFDM多径时变信道仿真

王川云泽·2022-12-11 17:05

结合openCV学习DIP之机器学习CNN

并且以此为依据可以从其他未知图像中检测出相似或相同的该对象A.在特征提取上,传统的图像处理都是自行设计提取固定特征的算子,在深度学习上主要是利用CNN网络来广泛的提取图像的特征.笔记以吴恩达课程为基础,全面介绍机器学习相关术语,再以李航《统计学习方法

Heisenberg-·2022-12-11 16:52

统计学习方法李航课后习题答案第二版机器学习

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·2022-12-11 13:12

卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(6)—前向传播代码实现

++/Opencv实现(3)4.卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(4)—误反向传播法5.卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(5)—参数更新在以上文章中，我们基本把5层网络的原理、公式推导讲过了

生活需要深度·2022-12-11 11:16

转发某童鞋tensorflow实战入门深度学习的笔记

这位童鞋是一个参加工作多年的程序员，情况属于哪种数学基础差，一听公式推导就睡觉的主，但是他的学习态度好，笔记非常细致，不懂就问，按照他这种学习速度，估计两周就可以完成深度学习的入门，从一个深度学习小白变身为深度学习初级开发工程师

kevinweijun·2022-12-11 09:16

结构光多频外差法原理和代码

虽然大多数结构光系统是单目的，但我们可以将其“双目”的，因为投影仪可以看做是一个“逆向”的相机，明白了这点，对于结构光系统一些公式推导就容易很多。对于“双目”系统来说，最重要的工作

马少爷·2022-12-11 01:18

西瓜书研读——第三章线性模型：线性几率回归（逻辑回归）

西瓜书研读系列：西瓜书研读——第三章线性模型：一元线性回归西瓜书研读——第三章线性模型：多元线性回归主要教材为西瓜书，结合南瓜书，统计学习方法，B站视频整理~人群定位：学过高数会求偏导、线代会矩阵运算、

猛男技术控·2022-12-11 01:43

用python写多项式拟合_多项式最小二乘法拟合的python代码实现

最近学习李航《统计学习方法》，在github上找到了这本书对应的源码，决定自己跟着敲一敲代码，也感谢代码的贡献者，链接如下：https://github.com/fengdu78/lihang-codegithub.com

weixin_39637256·2022-12-11 00:21

机器学习入门篇【一】：以拉家常的方式讲机器学习

前言因为对机器学习比较感兴趣，最近也可能会用得上，所以想浅浅的谈一谈机器学习，大佬就不用在这浪费时间了，不涉及公式推导。甚至该篇都称不上是什么经验贴，只能说是最近搜寻有些资料有感而发。

NXU、辉·2022-12-10 21:04

小蓝本第一本《因式分解技巧》第二章应用公式笔记（第二天）

小蓝本第一本《因式分解技巧》第二章应用公式笔记（第二天）前言二代——应用公式常见公式公式场景公式分类基本间接推导公式(9)、(10)的推导问题分解方法方法1方法2公式推导总结：对照思想小技巧与注意事项习题

sbj_ssfer_noier·2022-12-10 18:27

统计学习方法中GDBT简单实现

模型：加法模型、每个基学习器为CART回归树桩损失函数：平方误差迭代停止条件：基学习器数达到上限、或整体误差低于设定值importnumpyasnpimportmathimportmatplotlib.pyplotasplt#准备数据x=np.arange(1,11,1)threshold=np.linspace(1.5,9.5,num=9)y=np.array([5.56,5.70,5.91,6

围炉夜谈·2022-12-10 16:19

“上帝的算法”——EM

相比《统计学习方法》、《机器学习》来说，《数学之美》没有那么多的公式理论，全是科普性质的（开拓眼界），其中也不乏一些数学原理的解释，通俗易懂。

我曾经被山河大海跨过·2022-12-10 15:35

逻辑回归和线性回归

逻辑回归的决策边界是线性的由上方公式推导可知，决策边界是条直线。（直线上的所有元素的概率为0.5）也就

code bean·2022-12-10 10:10

强化学习（RL）QLearning算法详解

注意将代码和下面公式推导结合起来。还要注意一下q_target和q_predict之间的关系。

六七～·2022-12-10 08:27

感知机对偶算法

知识源于——《统计学习方法（第二版）》李航感知机（perception)一种二分类的线性分类模型。输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（二分类类别为-1，+1二值）。

木北鲜生·2022-12-10 08:03

基于双线性插值的图像缩放python代码

逐个像素点计算速度比较慢，下面公式推导给出了矩阵形式，若采用矩阵运算应该比较快。

炼丹术师·2022-12-10 04:43

多模态信息抽取（一）——融合知识图谱和多模态的文本分类研究（论文研读）

实体特征表示2.3图像特征表示2.4输入层2.5训练与分类3实验3.1数据集与评价方法3.2实验环境与模型参数3.3对比实验结果与分析4结术语参考文献:摘要：传统文本分类方法主要是基于单模态数据所驱动的经验主义统计学习方法

椒椒。·2022-12-10 00:54

双目相机三维坐标计算与视差计算，python-opencv实现

原理我就不说了，就是各种公式推导和坐标转换再加上一些计算方法。要使用这个代码首先你得有自己采集的双目图片，或者可以用cv自带的来运行代码。

小小申·2022-12-09 23:49

最小化重投影误差(BA法)求解PnP

1.引言PnP算法是什么、用途以及部分求解方法我在PnP算法详解(超详细公式推导)中介绍过，但在那篇文章中基于基于优化的PnP求解方法我没有讲，因为我觉得这个方法比较重要，涉及一些李群李代数求导和非线性优化的知识

瀚文文文问问·2022-12-09 19:09

PnP算法详解（超详细公式推导）

PnP算法详解PnP概述PnP数学模型PnP求解方法DLT直接线性变换法EPnPEPnP的特点步骤理论推倒1.控制点及齐次重心坐标系2.控制点的选择3.计算控制点在相机坐标系下的坐标4.求解R，t（ICP方法）参考文章博主缺粉丝希望大家能给个关注！！！PnP概述PnP(Perspective-n-Point)是求解3D到2D点的对应方法。它描述了当知道n个3D空间点及其位置，如何估计相机的位姿。如

瀚文文文问问·2022-12-09 19:36

人工智能 - 扩展阅读

illustrated-transformer2.AttentionIsAllYouNeed：https://arxiv.org/abs/1706.03762神经网络入门1.CS231n系列CS231n课程笔记翻译：反向传播笔记-知乎统计学习方法

JYCJ_·2022-12-09 17:43

机器学习之高斯混合模型(GMM)及python实现

本章节内容参考了李航博士的《统计学习方法》本节不同之处在于分析讨论了多维度空间的高斯混合模型1高斯混合模型推导1.1高斯混合模型定义：高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型：p(y∣θ)=∑k=1Kαkϕ

董蝈蝈·2022-12-09 11:53

基于时间的反向传播算法BPTT（Back Propagation Trough Time）

RNN的BPTT公式推导参考文献：1、Aguidetorecurrentneuraln

Tipo面包饼干宝宝·2022-12-09 10:40

向量的倒影公式推导

这几天在处理3D倒影的时候，遇到了如何生成倒影的问题，经过一番查找，找到了一篇关于如何生成倒影的文章，讲解得比较详细，转载下来，供大家学习参考。ReflectingaVectorJan18,2006Thisisamainlymathtutorial,butdon'tworry,theywon'tallbemath.Itmightnotbeimmediatelyanddirectlyuseful,b

百夫财富·2022-12-09 09:04

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统计学习方法公式推导