统计学习方法公式推导第23页

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

LSTM反向传播公式推导

目录1、正向传播2、反向传播3、总结1、正向传播LSTM的正向传播公式：由于传播过程比较复杂，我们画一个计算草图来反映时间步t的正向传播中，各个量的关系：计算图中红色部分不属于时间步t，而是属于时间步t+1，把这几个红色的计算加入以后，可以更清晰的看到，的值会传播到两个位置（即在时间步t的正向传播中，传递到，在时间步t+1的正向传播中，传递到；而的值会传播到5个位置（即时间步t的正向传播中，传递到

考彭斯·2022-12-09 07:50

机器学习-logistic回归训练数据集

类别：机器学习个人笔记参考书籍：《统计学习》、《机器学习实战》、周志华大佬的西瓜书相关数学公式推导见我上传的手写PDF任务：学习《机器学习实战》P78页及P79页程序清单5-1和5-2，完成以下问题：1

平凡的小何同学·2022-12-08 20:01

机器学习入门必读书籍——李航《统计学习方法》（文尾免费领取）

《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。

无知红·2022-12-08 16:47

基于统计学习方法的自然语言处理概述

NLP课程（一，NLP概述和应用场景）AI工程师核心技能：现实生活中问题—>数学优化问题—>通过合适的工具来解决。whatisNLPNLP=NLU+NLG·NLU：语音/文本-->意思（understanding）·NLG:意思—>文本/语音(generate)NLPisHarder(vsComputerVision)Multiplewaystoexpress:(多语一意)·凯美瑞是日本人设计的·

子颠三号倒四·2022-12-08 15:43

正态分布（高斯分布）的由来（公式推导）

1809年，高斯在研究《天体运动理论》的过程中发现其中的误差分布是正态分布。比较接近原著的推导可以参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/387653090，但原著中高斯的数学直觉太强，有点难以理解，个人认为从以下方式理解更容易理解，故分享。设误差密度函数为f(x)，有n个独立观测值x1,x2,…,xn，真值为X。f(x)表示误差为x的概率，而误差=观测值-真值。假设每次观

Hanjieee·2022-12-08 14:23

机器学习笔记之EM算法(二)EM算法公式推导过程

机器学习笔记之EM算法——EM算法公式推导过程引言回顾：EM算法公式推导过程引言上一节介绍了隐变量和EM算法，以及以EM算法公式为条件，证明了随着EM算法迭代步骤的增加，每次迭代得到新的模型参数θ(t+

静静的喝酒·2022-12-08 13:25

机器学习笔记之变分推断(二)公式推导过程(基于平均场假设)

机器学习笔记之变分推断——基于平均场假设的公式推导过程引言回顾：推断与变分推断变分推断：公式推导过程初始转化过程最大变分L[Q(Z)]\mathcalL[\mathcalQ(\mathcalZ)]L[Q

静静的喝酒·2022-12-08 13:25

机器学习--感知机学习算法

以下只给出了感知机算法的Python代码实现，想从头开始了解机器学习以及感知机模型的推荐李航老师的统计学习方法蓝宝书感知机算法原始形式#感知机(原始形式)importnumpyasnp#创建测试集，包含三个实例点和两个类别

weixin_45752264·2022-12-08 12:23

西瓜书第五章神经网络

Seven7_Lu·2022-12-08 08:00

西瓜书机器学习第五章读书笔记

文章目录前言5.1神经元模型5.2感知机和多层网络5.3误差逆传播算法5.4全局最小和局部最小前言新手，记录一下自己的理解，也是读书笔记，并不进行公式推导。

lzmmmQAQ·2022-12-08 08:54

【数学与算法】非线性最小二乘法的解法【最速梯度下降法】、【牛顿法】、【高斯牛顿法】、【LM算法】

如果不明白线性和非线性，可参考这篇博客：线性最小二乘和非线性最小二乘这篇博客的后面有讲到几种优化方法(最速梯度下降法、牛顿法、高斯牛顿法，LM算法)，很容易记住，不像其他的公式推导那么生硬：BundleAdjustment

Mister Zhu·2022-12-08 07:12

神经网络中的Regularization和dropout

这孩子谁懂哈·2022-12-07 18:55

HJB方程的一些简单理解和过程推导

Hamilton-Jacobi-Bellman方程如何理解HJB方程公式的理解推导过程的步骤理解从源头讲起背景知识最优控制问题动态规划的最优性原理HJB方程定义HJB方程的简单应用必要性的简要证明（公式推导

薯一个蜂蜜牛奶味的愿·2022-12-07 15:07

EM算法例子

参考：统计学习方法EM算法的一个例子_陈嘟嘟cc的博客-CSDN博客_em算法应用实例#EMalgorithm#coinA,B,C;#coinAfrontprobabilityisphi,backprobabilityis1

Goodness2020·2022-12-07 12:57

【机器学习】提升方法AdaBoost二分类例题 C++实现

题目来源：统计学习方法（第二版李航）第八章第一节AdaBoost例子实现P158题目：给定如图所示训练数据集。假设弱分类器由xv产生，其阈值v使该分类器在训练数据上分类误差率最低。

ayitime·2022-12-07 12:25

周志华机器学习详细公式推导！

机器学习与AI生成创作·2022-12-07 10:41

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