统计学习方法公式推导

西瓜书笔记之支持向量机

支持向量机--码农场关于公式推导的补充
OeyOew_up·2022-12-03 14:03

1.3 统计学习方法的三要素

1.3统计学习方法的三要素监督学习的三要素模型策略无监督学习统计学习方法的三要素为模型+策略+算法监督学习的三要素模型假设空间(HypothesisSpace）：所有可能的条件概率分布或决策函数，用F\
是我樂樂呀·2022-12-03 13:30

MPC算法学习(1)

目录一、了解MPC1.MPC→ModelPredictIveControl2.MPC基本工作原理二、MPC设计1.MPC参数设计2.MPC使用范围3.MPC速度优化三、MPC推导1.基于单位脉冲响应的公式推导
北白川家的氷菓·2022-12-03 12:30

NLP之基本介绍

研究方向自然语言处理自然语言处理的目标算法相关工作业务型研究型算法工程师需要的技能关于算法的学习NLP面临的困难NLP的发展历程图灵测试NLP发展现状深度学习发展历程第一代神经网络（1958~1969）第二代神经网络（1986~1998）统计学习方法的春天
人工智能有点·2022-12-03 08:04

李宏毅深度强化学习(国语)课程(2018) 笔记（二）Proximal Policy Optimization（PPO）

on-policy→off-policy的公式推导：
Interesting AI·2022-12-03 06:16

全连接神经网络单层模型原理

全连接神经网络（MLP）便是基础的网络类型的之一，充分体现深度学习方法相比于传统机器学习算法的特点，即大数据驱动、公式推导、自我迭代更新、黑匣子训练等。
三木小君子·2022-12-02 18:28

Cartographer 中的协方差矩阵和信息矩阵

3：因此，公式推导里出现的相邻两个状态之间的协方差矩阵，实际上是到当前状态为止，之前所有样本的协方差矩阵。也就是说协方差矩阵随着样本的增加在不断的更新。转载于:https
bansongzao8204·2022-12-02 17:51

12 变分推断（Variational Inference）

VariationalInference）1背景1.1优化问题（概率角度）1.1.1回归1.1.2SVM(Classification)1.1.3EM算法1.2积分问题（贝叶斯角度）1.3Inference2公式推导
weixin_46125345·2022-12-02 17:42

22-变分推断-variational inference

文章目录1.背景1.1频率派1.1.1回归问题1.1.2SVM支持向量机(分类问题)1.1.3EM1.2贝叶斯派2.公式推导2.1平均场理论3.再回首3.1符号规范4.SGVI-随机梯度变分推断4.1求梯度
取个名字真难呐·2022-12-02 17:35

【机器学习系列】变分推断第一讲：Variational Inference背景和用途

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·2022-12-02 17:31

高斯过程（Gaussian Processes）原理

本文目前暂对高斯过程的公式推导和高斯过程回归原理及其优缺点进行讲解和阐述，后续根据个人学习进度再更新源码等内容。一、一维高斯分布我们从最简单最常见的一维高斯分布开始。众所周知，一维高斯分布，
ting_qifengl·2022-12-02 15:30

统计学习方法 | 第1章 统计学习方法概论

第1章统计学习方法概论1．统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行分析与预测的一门学科。统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。
weixin_30352645·2022-12-02 13:26

EM算法原理和实现的学习总结

文章目录0.写在前面（学习过程总结）1.EM算法的原理2.EM算法的公式推导3.EM算法的代码实现（双硬币问题为例子）0.写在前面（学习过程总结）我的数学基础不好，所以EM算法折腾了不少时间才真正理解。
ForcedOverflow·2022-12-02 13:55

java em算法_关于EM算法原理的分析与理解（Python实现）

本文的计算公式出自《统计学习方法》，写这篇文章主要是想把自己对这个算法的思路理清，并把自己的理解记录下来，同时分享出来，希望能够帮助到打算入门机器学习的人。
山林公子·2022-12-02 13:55

《统计学习方法》 第九章 EM算法(原理+代码)

EM算法EM算法是含有隐变量的概率模型极大似然估计或极大后验概率估计的迭代算法含有隐变量的概率模型的数据表示为θ\thetaθ这里，YYY是观测变量的数据，ZZZ是隐变量的数据，θ\thetaθ是模型参数EM算法通过迭代求解观测数据的对数似然函数L(θ)=log⁡P(Y∣θ){L}(\theta)=\log{P}(\mathrm{Y}|\theta)L(θ)=logP(Y∣θ)的极大化，实现极大似
小鹏AI·2022-12-02 13:54

【机器学习】xgboost系列丨xgboost原理及公式推导

建树过程中如何选择使用哪个特征哪个值来进行分裂？什么时候停止分裂？如何计算叶节点的权值？建完了第一棵树之后如何建第二棵树？为防止过拟合，XGB做了哪些改进树的集成本文主要针对xgboost的论文原文中的公式细节做了详细的推导，对建树过程进行详细分析。对于样本个数为n特征个数为m的数据集，其中。树的集成学习方法使用K个增量函数来预测输出：为子模型的预测函数，每个即是一棵树。函数空间即树的搜索空间。其
风度78·2022-12-01 16:51

线性回归、最小二乘原理（Linear_regression）

参考了统计学习方法，概率论与数理统计，工程线性代数，西瓜书，MachineLearnigwithpython做的总结，所以不能作为教程，还包含自己用sklearn做的一些对比实验，原文是写在jupyter
geter_CS·2022-12-01 02:10

《机器学习》 第5章 神经网络总结

目录1.神经网络的定义2.模型3.误差逆传播算法（BP算法）（重点）3.1重要公式推导3.2对BP算法的理解1.神经网络的定义人工神经网络，简称神经网络，是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络
woxinpengpai·2022-11-30 20:45

《统计学习方法》(李航) 感知机模型算法

第二章感知机感知机是二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。导入基于分类的损失函数，利用梯度下降算法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。分为原始模式和对偶模式。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，输出空间是。输入表示实例的特征向量，对应于输入空间
APPLECHARLOTTE·2022-11-30 20:08

《统计学习方法》K近邻算法（KNN）

第3章K近邻算法k近邻算法(kNN)是一种基本分类和回归方法。本书只讨论分类问题中的k近邻算法。k近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k近邻法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。因此，k近邻法不具有显式的学习过程。3.1k近邻算法输入：训练数据集其中,为实例的特征
APPLECHARLOTTE·2022-11-30 20:38

统计学习方法——机器学习和统计学习

2．统计学习方法三要素——模型、策略、算法，对理解统计学习方法起到提纲挈领的作用。
小陈phd·2022-11-30 20:57

李航统计学习方法公式推导参考

今天继续学习李航老师的统计学习方法，虽然老师写的很好，但是由于我的数学基础不太好，所以有些公式还是看起来有些吃力，就想在网上找一下有没有大佬写的推导公式的参考，就像周志华老师的西瓜书在网上有南瓜书作为辅助一样
东大梅西·2022-11-30 20:55

李航老师统计学习方法答案汇总

缺了第20章的答案，实在有点难，就看了看大致思想，要期末考试了，算是两个月把李航老师的书上的算法学了一遍，感觉推导了无数个公式，有些简单的算法自己也实现了。缺的知识以后再补充吧！第一部分第一章第二章第三章第四章第五章第六章第七章第八章第九章第十章第十一章第二部分第十四章第十五章第十六章第十七章第十八章第十九章第二十一章
六七～·2022-11-30 20:23

统计学习方法——第1章（个人笔记）

统计学习方法——第1章统计学习及监督学习概论《统计学习方法》（第二版）李航，学习笔记1.1统计学习1.特点（1）以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络上的；（2）以数据为研究对象，是数据驱动的学科；
抽屉疯了·2022-11-30 20:53

李航——《统计学习方法》（一）

第1章统计学习方法概论1.统计学习统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。也可以说统计学习就是计算机系统通过运用数据及统计方提高系统性能的机器学习。
ccj211985·2022-11-30 20:51

统计学习方法——概述

统计学习方法之概述1.统计学习的特点(1)统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络上的;(2)统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的学科(3)统计学习的目的是对数据进行预测与分析;(4)统计学习以方法为中心
全部都AC·2022-11-30 20:19

《统计学习方法》

第1章统计学习方法概论1.1统计学习统计学习（statisticallearning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计学习的对象是数据（data）。
README.·2022-11-30 20:49

统计学习方法学习笔记：第十五章.奇异值分解

第十五章：奇异值分解（SVD:singularvaluedecomposition）定义与性质将一个非零的\color{red}{非零的}非零的的m×n\color{red}{m\times{n}}m×n的实矩阵A，表示为以下三个矩阵乘积的运算：A=UΣVT，这里是完全奇异值分解\color{red}{A=U\Sigma{V^T}，这里是完全奇异值分解}A=UΣVT，这里是完全奇异值分解其中，U是
小滔滔ahh·2022-11-30 18:05

《统计学习方法（第2版）》李航 第15章 奇异值分解 SVD 思维导图笔记 及 课后习题答案（步骤详细）SVD 矩阵奇异值 十五章

15.1试求矩阵A=[120202]A=\left[\begin{array}{lll}1&2&0\\2&0&2\end{array}\right]A=[122002]的奇异值分解。手算了一下结果，U=15[122−1],Σ=[300020],VT=15[53234302−1−212]U=\frac{1}{\sqrt{5}}\left[\begin{array}{ll}1&2\\2&-1\end{
ML--小小白·2022-11-30 18:03

统计学习方法第15章-奇异值分解SVD

定义矩阵的奇异值分解（SVD）是指，将一个非零的m×nm\timesnm×n实矩阵A,A∈Rm×nA,A\in\mathbf{R}^{m\timesn}A,A∈Rm×n,表示为三个实矩阵相乘的形式:A=UΣVTA=U\SigmaV^{\mathrm{T}}A=UΣVT其中，UUU是mmm阶正交矩阵,VVV是nnn阶正交矩阵，Σ\SigmaΣ是由降序排列的非负的对角线元素组成的m×nm\timesn
旺旺棒棒冰·2022-11-30 18:03

复现经典：《统计学习方法》第15章 奇异值分解

第15章奇异值分解本文是李航老师的《统计学习方法》一书的代码复现。作者：黄海广备注：代码都可以在github中下载。我将陆续将代码发布在公众号“机器学习初学者”，可以在这个专辑在线阅读。
风度78·2022-11-30 18:33

《统计学习方法》 第十五章 奇异值分解

奇异值分解矩阵的奇异值分解是指将m×nm\timesnm×n实矩阵AAA表示为以下三个实矩阵乘积形式的运算A=UΣVTA=U\SigmaV^{T}A=UΣVT其中UUU是mmm阶正交矩阵，VVV是nnn阶正交矩阵，Σ\SigmaΣ是m×nm\timesnm×n矩形对角矩阵Σ=diag⁡(σ1,σ2,⋯ ,σp),p=min⁡{m,n}\Sigma=\operatorname{diag}(\sigm
小鹏AI·2022-11-30 18:03

集成学习综述—bagging/随机森林/adaboost/GBDT/XGBoost/LightGBM/catboost 原理和代码介绍

集成学习介绍文章目录集成学习介绍1基本概念1.1定义基本定义集成学习类别参考链接1.2基学习器（CART）介绍公式介绍例子讲解代码实践参考链接1.3偏差(bias)和方差(var)公式推导图解参考链接2Boosting
fangzuliang·2022-11-30 16:00

机器学习——朴素贝叶斯算法

机器学习——朴素贝叶斯算法贝叶斯定理正向概率和逆向概率条件概率与全概率贝叶斯公式推导极大似然估计朴素贝叶斯分类器朴素可能性函数的作用拉普拉斯修正防溢出策略样例解释代码——使用拉普拉斯进行垃圾邮件分类构建文本向量从词向量到计算概率朴素贝叶斯分类器分类函数垃圾邮件分类总结朴素贝叶斯是有监督学习的一种分类算法
摆脱咸鱼·2022-11-30 16:50

迈过三重门——详解SVM及其Python实现

本文主要基于李航《统计学习方法》与周志华《机器学习》完成，加入了若干个人推导与注解，文后附Python3源码。跟我推导完，相信你一定会有收获。
数清风·2022-11-30 15:45

端到端语音识别（二） ctc

相关笔记CTC学习笔记（一）简介CTC学习笔记（二）训练和公式推导CTC学习笔记（三）解码CTC学习笔记（四）解码-WFSTCTC学习笔记（五）eesen训练源码HistoryICML-2006.Gravesetal
xmdxcsj·2022-11-30 15:05

《机器学习》周志华第三章课后习题

3.2试证明，对于参数，对率团归的目标函数(3.18)是非凸的，但其对数似然函数(3.27)是凸的.凸函数的定义不是很统一，这里给出西瓜书上使用的定义，P54左下角小字：不考虑多元函数时：对于3.18，用公式推导
huzimu_·2022-11-30 14:04

（三）朴素贝叶斯与垃圾分类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：朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法属于生成模型优点：算法逻辑简单，时空开销小缺点：条件独立性的假设可能会导致牺牲一定的分类准确性朴素贝叶斯的参数估计可以是极大似然估计或贝叶斯估计贝叶斯公式
十二十二呀·2022-11-30 13:52

《统计学习方法》第1章 统计学习方法概论 1.2 监督学习

《统计学习方法》第1章统计学习方法概论1.2监督学习1.2.1基本概念1.输入空间、特征空间与输出空间2.联合概率分布3.假设空间1.2.2问题的形式化1.2监督学习监督学习的任务就是学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入
看你很6哦·2022-11-30 11:56

统计学习方法及监督学习

§1.1统计学习（statisticallearning）又称统计机器学习，目的是：对数据进行分析或预测。统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性，可以用概率统计的方法处理。§1.2统计学习分类♧1.2.1基本分类统计学习或强化学习一般包括监督学习、无监督学习和强化学习。有时还包括半监督学习和主动学习。♡1监督学习本质是学习输入到输出的映射的统计规律。每个具体的输入实例是一个特征，
sunflower_level1·2022-11-30 11:55

逻辑回归（Logistic Regression）通俗解释

从大的类别上来说，逻辑回归是一种有监督的统计学习方法，主要
AI视觉网奇·2022-11-30 11:22

深度学习从入门到精通——统计学习方法概论

统计学习方法概论文章目录统计学习方法概论前言章节目录导读实现统计学习方法的步骤统计学习方法三要素模型模型是什么?
小陈phd·2022-11-30 10:52

统计学习方法——4.决策树——XGBoost、LightGBM

一、介绍1.XGBoost（极限梯度提升树，eXtremeGradientBoosting）：（1）XGB目标函数，一棵树的生成XGB目标函数：XGB目标函数=训练损失+正则项（树的复杂度）XGB目标函数=训练损失+正则项（树的复杂度）XGB目标函数=训练损失+正则项（树的复杂度）训练损失用于减小偏差，一般用平方损失函数或逻辑回归损失函数。正则项为全部k棵树的复杂度进行求和作为正则化项，防止模型过
要坚持写博客呀·2022-11-30 08:20

1.1 统计学习方法的定义与分类

统计学习方法的定义与分类统计学习的概念统计学习的定义统计学习运用到的领域统计学习的步骤统计学习的分类统计学习的概念统计学习的定义统计学习(StatisticalMachineLearning)是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科
是我樂樂呀·2022-11-30 08:15

kmeans算法_实战 | KMeans 聚类算法

常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等无监督算法：聚类，降维，关联规则,PageRank等为了详细的理解这些原理，曾经看过西瓜书，统计学习方法
weixin_39904268·2022-11-30 08:00

kmeans算法_【白话机器学习】算法理论+实战之KMeans聚类算法

常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等无监督算法：聚类，降维，关联规则,PageRank等为了详细的理解这些原理，曾经看过西瓜书，统计学习方法
weixin_39593469·2022-11-30 08:30

kmeans算法_KMeans聚类算法详解

常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等无监督算法：聚类，降维，关联规则,PageRank等为了详细的理解这些原理，曾经看过西瓜书，统计学习方法
weixin_39824223·2022-11-30 08:30

实战 | K-Means 聚类算法

常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等无监督算法：聚类，降维，关联规则,PageRank等为了详细的理解这些原理，曾经看过西瓜书，统计学习方法
众生皆苦唯有你最甜·2022-11-30 07:56

BP神经网络的梯度公式推导(三层结构)

本站原创文章，转载请说明来自《老饼讲解-BP神经网络》bp.bbbdata.com目录一.推导目标1.1梯度公式目标1.2本文梯度公式目标二.网络表达式梳理2.1梳理三层BP神经网络的网络表达式三.三层BP神经网络梯度推导过程3.1简化推导目标3.2输出层权重的梯度推导3.3输出层阈值的梯度推导3.4隐层权重的梯度推导3.5隐层阈值的梯度推导四.推导结果总结4.1三层BP神经网络梯度公式BP神经网
老饼讲解-BP神经网络·2022-11-30 07:13

机器学习：一文从入门到读懂PCA（主成分分析）

深度学习：PCA白化前置知识内积的几何意义基基变换不同基下的向量变换逆矩阵不同基下的空间变换方差协方差协方差矩阵协方差矩阵对角化特征值分解、空间变换主成分分析（PCA）两个原则公式推导求解流程代码实现PCA
HanZee·2022-11-30 06:45
上一页 20 21 22 23 24 25 26 27 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他