统计学习方法公式推导第22页

Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks

本文主要是对这篇论文的一些思想的理解，包括公式推导还有一些总结。除此之外发现原文在论文第6页中提出的7个目标函数中，第5个目标函数有错误，主要是对数里面的式子写反了，如果是仔细看的话是能够看出来的。

馆主君晓·2022-12-19 18:33

机器学习——（1）

参考书籍机器学习，周志华，清华大学出版社，2016统计学习方法，李航，清华大学出版社，2012DeepLearning,I.Goodfellow,Y.BengioandA.Courville,2016课程推荐

Sky_177·2022-12-19 09:54

重要性采样(Importance Sampling)详细学习笔记

详细学习笔记文章目录重要性采样(ImportanceSampling)详细学习笔记前言：参考主体：on-policy和off-policyOn-policy:Off-policy:重要性采样重要性采样后方差的变化-公式推导重要性采样在

hehedadaq·2022-12-19 00:58

非负矩阵分解NMF(1): 非调包python实现

文章目录1.矩阵分解(MatrixFactorization):1.1公式推导1.2代码实现1.3在图像数据下的效果2.非负矩阵分解(Non-negativeMatrixFactorization)2.1

FrenchOldDriver·2022-12-18 19:09

非负矩阵分解NMF(2): 拟牛顿法及其他方法

文章目录写在前面拟牛顿法(Quasi-Newtonmethod)公式推导代码实现其他方法公式推导代码实现写在前面在之前的一篇文章中非负矩阵分解（1）已经介绍了NMF的基本概念，数学基础以及代码实现，这里不再对

FrenchOldDriver·2022-12-18 19:09

隐马尔可夫模型最详细讲解 HMM(Hidden Markov Model)

www.bilibili.com/video/BV1BW411P7gV悉尼科大徐亦达https://www.bilibili.com/video/BV1MW41167Rfshuhuai大神如果是喜欢看书的，请参考李航老师《统计学习方法

BruceJust·2022-12-18 16:19

【机器学习系列】隐马尔科夫模型第二讲：前向算法、后向算法

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，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·2022-12-18 16:45

机器学习-白板推导系列(十四)-隐马尔科夫(HMM，Hidden Markov Model)

频率派频率派的思想就衍生出了统计学习方法，统计学习方法的重点在于优化，找lossfunction。

Paul-Huang·2022-12-18 16:45

SLAM位姿变换关系总结

目录1.坐标变换1.1已知k帧坐标1.2已知0帧坐标2.临帧变换2.1临帧的相对变换关系2.2临帧的变换关系（基于全局帧）2.3临近两帧点关系3.速度公式推导（场景流）3.1点速度3.2物体速度图片来源

DIANZI_nan·2022-12-18 07:45

【深度学习】语音识别之CTC算法原理解释与公式推导

不搞语音识别得人开这个论文确实有点费劲，结合上图，思考一下语音识别的场景，输入是一段录音，输出是识别的音素，输入的语音文件的长度和输出的音素个数之间没有一一对应关系，通常将语音文件「分片」之后，会出现多对一的关系。这个场景在「翻译问题」和「OCR问题」中也普遍存在。本文的特点是，提出来一种end-to-end的方法，直接将语音转问音素。不需要添加规则/后处理等过程。文章目录[隐藏]1几个定义2构造

JIN_嫣熙·2022-12-17 23:46

机器学习面试题——线性回归LR与逻辑回归LR

——线性回归LR与逻辑回归LR提示：平时除了练习数据结构与算法之外，还需要学习这些机器学习知识文章目录机器学习面试题——线性回归LR与逻辑回归LR@[TOC](文章目录)题目逻辑回归LR详细推导，LR公式推导基本条件损失函数推导梯度求导回归和分类的区别

冰露可乐·2022-12-17 15:20

Xavier初始化方法简要笔记

根据一些前提假设以及概率统计公式推导出满足上述设计原则的权重W应服从又由于实际当中输入、输出的个数n往往不相等，为了综合考虑，将W的方差初始化为当W用对称区间的均匀分布生成时，根据(b−a

Blateyang·2022-12-17 15:37

深度学习超参数——momentum、learning rate和weight decay

文章目录前言一、momentum二、权重衰减（weightdecay）1.背景2.L2正则化与权重衰减系数3.公式推导4.正则项（权重衰减）作用三、学习率（learningrate）前言利用深度学习网络训练模型时

破茧蛰伏的日子·2022-12-17 14:28

机器学习笔记-PCA(主成分分析）

参考资料（大量参考了第一个链接，里面讲的非常详细）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/77151308统计学习方法（李航）https://zhuanlan.zhihu.com/p

Serendipity-Wu·2022-12-17 14:49

构成特定和需要添加的最少元素~~~数组公式推导+防止整型溢出+向上取整+贪心】

题目描述给你一个整数数组nums，和两个整数limit与goal。数组nums有一条重要属性：abs(nums[i])=0，那么abs(x)等于x；否则，等于-x。示例1：输入：nums=[1,-1,1],limit=3,goal=-4输出：2解释：可以将-2和-3添加到数组中，数组的元素总和变为1-1+1-2-3=-4。示例2：输入：nums=[1,-10,9,1],limit=100,goal

硕风和炜·2022-12-17 10:11

统计学习方法---感知机

《统计学习方法》系列笔记的第一篇，对应原著第二章。大量引用原著讲解，加入了自己的理解。对书中算法采用Python实现，并用Matplotlib可视化了动画出来。

千寻～·2022-12-17 08:04

学习list：GAN、SRGAN入门基础知识

KatherinePavlovna·2022-12-17 07:52

神经网络详解及代码实现

神经网络详解及代码实现1神经网络结构特点2BP算法公式推导3向量化3.1前向传播3.2反向更新4代码实现参考文献原创不易，转载请标明出处谢谢。

凌晨4点de洛杉机·2022-12-16 23:10

神经网络损失函数公式解读

原文地址：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6437495.html上面地址是一篇讲解DNN的文章，其中部分公式推导过程，自己在这里做一些记录，方便以后查阅。

weixin_34095889·2022-12-16 19:04

机器人轨迹弧线规划

公式推导：第一步：首先先确定空间中三点位置p1（x1,y1,z1）,p2（x2,y2,z2）,p3（x3,y3,z3）以这空间三点为基准建立坐标系P1—UVW确定U

白纸道·2022-12-16 15:21

《统计学习方法》学习笔记_感知机（手写扫描）

感知机Perceptron由Rosenblatt于1957年提出，可以说是神经网络与支持向量机的爸爸。感知机是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，属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求

全自动学习机器·2022-12-16 13:32

《集体智慧编程》读书笔记

weixin_30396699·2022-12-16 12:37

统计学习方法之kNN算法

统计学习方法读书笔记之kNN算法k近邻是什么k近邻法是机器学习中最基本的分类和回归方法，也称为kNN算法。通常k近邻法用于分类问题。k近邻法假定给定一个训练数据集，其中实例类别已定。

Morgan928·2022-12-16 08:20

开关电源设计中 AP值的推导过程

开关电源设计之：AP法的公式推导1前提条件由变压器基本公式可得下列表序号说明1忽略磁芯的磁阻，全部能量在气隙中2气隙量较大，磁导率$u_{r}$接近常数，且不触发磁饱和3气隙中磁通密度为均匀分布4气隙中磁场强度

可爱的水酱·2022-12-16 08:58

Gradient Descent Algorithm 梯度下降算法

文章目录2、GradientDescentAlgorithm梯度下降算法2.1优化问题2.2公式推导2.3GradientDescent梯度下降2.4StochasticGradientDescent随机梯度下降

LeoATLiang·2022-12-16 06:05

深度之眼课程打卡-统计学习方法01

绪论统计学习方法主要是讲李航博士统计学习方法那本书，一开始主要讲解了一些基本概念。作业打卡L1和L2范式l1范数的数学定义是所有数绝对值之和。在坐标平面上它是个正方形。l2范数的数

Big_quant·2022-12-16 06:34

RLS算法-公式初探

RLS算法-公式推导不带遗忘因子的推导：递推最小二乘法推导（RLS）——全网最简单易懂的推导过程-阿Q在江湖的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/111758532对于一组观测点

天之道，利而不害·2022-12-16 01:26

决策树(decision tree)——(1)生成与度量指标

**注：本博客为李航《统计学习方法》与周志华《机器学习》读书笔记，虽然有一些自己的理解，但是其中仍然有大量文字摘自李老师和周老师的书籍内容。

猿童学·2022-12-15 22:43

自动驾驶算法-滤波器系列（二）—— 卡尔曼滤波简介及其变种（EKF、UKF、PF）介绍

KF&EKF&UKF&PF1.基础知识概要协方差矩阵多维高斯分布状态空间表达式2.什么是卡尔曼滤波器3.五个重要的公式公式介绍公式推导过程4.卡尔曼滤波的变种KF（KalmanFilter）EKF（ExtendedKalmanFilter

_归尘_·2022-12-15 16:05

语言模型公式推导

语言模型公式推导句子的概率P(S)及n-gram语法模型bigram模型计算条件概率n-gram模型计算条件概率语言模型在信息检索、机器翻译、语音识别中承担着重要的任务。

luoyulai1987·2022-12-15 07:42

罗德里格斯（Rodrigues）旋转公式推导

转载：原文链接1罗德里格斯（Rodrigues）旋转公式简介对于三维空间向量vvv的旋转问题，给定罗德里格斯旋转向量qqq（由旋转轴nnn和旋转角度θ\thetaθ构成），那么，用罗德里格斯（Rodrigues）旋转公式就可以得出旋转后的向量v′v'v′，如下：v′=v+(1−cosθ)∗N2⋅v+sinθ∗N⋅vv'=v+(1-cos\theta)*N^{2}\cdotv+sin\theta*N

wang.chen.xue·2022-12-15 05:55

决策树算法总结

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达前言决策树是机器学习模型较常用的一种方法，李航老师《统计学习方法》详细的描述了决策树的生成和剪枝，本文根据书中的内容，对决策树进行了总结

小白学视觉·2022-12-15 03:49

python降维中特征维度的问题

python降维中特征维度的问题最近在学PCA降维，参考的是李航老师的统计学习方法第二版，自己上手编程时发现按照李航老师P310页公式16.39来定义样本数据时出现了一些问题，特此记录以供日后翻阅sklearn

nofaliure·2022-12-14 22:48

朴素贝叶斯分类

一：贝叶斯原理朴素贝叶斯分类算法是一个典型的统计学习方法，主要的理论基础就是贝叶斯公式。贝叶斯公式定义如下所示：先验概率：通过经验来判断事情发生的概率。后验概率：后验概率就是发生结果之后，推测原因的概

onlynb·2022-12-14 20:44

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

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