统计学习方法公式推导第29页

BP神经网络公式推导（含代码实现）

什么是BP神经网络BP（BackPropagation）神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差最小。BP神经网络包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。网络结构：BP神经网络整个网络结构包含了：一层输入

IMPORT_UTIL·2022-11-20 14:14

视觉SLAM十四讲学习笔记——ch9后端1

9.2.2利用g2o进行BA优化（多个相机和路标点）调试遇到问题bug参考博客9.1理论部分推荐参考博文推导:视觉SLAM十四讲学习笔记——第九讲后端优化（1）slam十四讲-ch9（后端1）-卡尔曼滤波器公式推导及

路拾遗37·2022-11-20 12:01

BN层详解（含有公式推导过程）

1.简介之前一直以为对BN是了解的，直到看了RepVGG文章中有一个结构重参数化部分，需要将BN算子融合到卷积算子中时，我才发现对BN的了解远远不够，所以现在来重新了解一下BN的整个计算流程。我们可以发现，现在的网络模型中，基于卷积的神经网络99%都会用到BN，Transformer主要是LN，由此可见BN在整个网络结构中的重要性，几乎每经过一个卷积层后面都会跟着一个BN和激活函数层，那为什么要这

Orange_sparkle·2022-11-20 10:51

神经网络技术（MATLAB实现）——感知机神经网络

就原理公式来讲，感知机的公式推导与机

小白成长之旅·2022-11-20 10:59

DataWhale西瓜书第一第二章学习笔记

视频绪论人工智能机器学习深度学习计算机视觉自然语言处理推荐系统高等数学：会求偏导数线性代数：会矩阵运算概率论与数理统计：随机变量是什么内容定位：西瓜书里的算法的公式推导本科数学视频：张宇考研数学系列第一章

akriver·2022-11-20 08:53

线性回归之最小二乘法公式推导和原理介绍

1.最小二乘法的原理最小二乘法的主要思想是通过确定未知参数θ\thetaθ（通常是一个参数矩阵），来使得真实值和预测值的误差（也称残差）平方和最小，其计算公式为E=∑i=0nei2=∑i=1n(yi−yi^)2E=\sum_{i=0}^ne_i^2=\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y_i})^2E=∑i=0nei2=∑i=1n(yi−yi^)2，其中yiy_iyi是真实值，yi^\ha

liyiersan123·2022-11-20 07:24

【DW组队学习—吃瓜教程】task4：概览西瓜书+南瓜书第5章

参考资料：1、周志华《机器学习》2、B站up主‘二次元的Datawhale’《【吃瓜教程】《机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集》

0_×·2022-11-20 06:06

【DW组队学习—吃瓜教程】task3：概览西瓜书+南瓜书第4章

参考资料：1、周志华《机器学习》2、B站up主‘二次元的Datawhale’《【吃瓜教程】《机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集》

0_×·2022-11-20 06:05

机器学习-吃瓜教程（西瓜书+南瓜书）-神经网络

南瓜书第3章Task03：详读西瓜书+南瓜书第4章Task04：详读西瓜书+南瓜书第5章Task05：详读西瓜书+南瓜书第6章文章目录datawhale-吃瓜教程-神经网络基本形式一、术语及符号解释二、公式推导总结基本形式在

小740·2022-11-20 05:23

pytorch 正则化公式推导+实现+Adam优化器源码以及weight decay的设置

study_&·2022-11-20 03:37

直接法公式推导

单层直接法已知两帧图像，估计相机运动设待估计的目标为Tcur,refT_{cur,ref}Tcur,ref，在参考帧（前一时刻）中取一组点{pi}\{p_i\}{pi}的位姿可以通过最小化目标函数求解：Tcur,ref=1N∑i=1N∑Wi∥Iref(π(pi))−Icur(π(Tcur,refpi))∥22.\mathbf{T}_{\mathrm{cur},\mathrm{ref}}=\frac

是小糖啊·2022-11-20 01:41

机器学习与数据挖掘

写在前面，本文主要以李航老师的《统计学习方法》内容为主，穿插数据挖掘知识，持续更新ing！总结比较1.1机器学习和数据挖掘的关系机器学习是数据挖掘的重要工具。

Weiyaner·2022-11-19 23:00

常微分方程数值解——差商、欧拉公式详细推导、纯手工代码实现

一、预备知识（差商的推导）二、一阶常微分方程数值解（1）初值问题（2）欧拉公式推导注意：并不是说相等，只是近似解。

泡泡怡·2022-11-19 23:49

统计学习方法笔记_cbr：第十一章：条件随机场

第十一章：条件随机场11.1概率无向图模型定义：联合概率分布满足成对，局部or全局Markov性，就称之为probabilisticundirectedgraphicalmodelorMarkovrandomfield；11.2条件随机场的定义与形式给定观测求状态；定义：若随机变量Y构成的无向图，对于任意结点满足Markovrandomfield，那么称其条件概率分布为条件随机场；11.3条件随机

chenburong2021·2022-11-19 23:42

《统计学习方法》Chapter.6.1 逻辑斯谛回归（Logistic Regression）

Logistic回归Logistic分布设XXX是连续随机变量，XXX服从逻辑斯蒂分布是指XXX具有下列分布函数和密度函数：F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/rf(x)=F′(x)=e−(x−μ)/rγ(1+e−(x−μ)/r)2F(x)=P(X\leqx)=\frac{1}{1+e^{-(x-\mu)/r}}\\f(x)=F^{'}(x)=\frac{e^{-(x-\mu)/r}}{

taotaoiit·2022-11-19 22:38

深度学习-计算机视觉-0基础-学习历程

周志华《机器学习》------------------------若是想从基础算法公式开始可以先试着看一下周志华的《机器学习》，由于我对公式推导很头疼，看了几页就跳过了。

黑檀木与雪松·2022-11-19 20:18

机器学习/深度学习入门建议

机器学习实战参考书籍：《统计学习方法》李航吴恩达机器学习笔记部分截图：第四阶段：深度学习1.吴恩达深度学习简介：这应该是最好的入门教程了神经

程序猿-饭饭·2022-11-19 19:16

模式识别与机器学习第一章绪论

1956年夏天达特茅斯会议标志着人工智能学科的诞生人工智能之父约翰·麦卡锡基础：线性代数、概率统计、最优化理论交叉课程：图像处理、计算机视觉、数据挖掘、自然语言处理、多媒体技术参考书目：《机器学习》西瓜书《统计学习方法

synthesis_UMR·2022-11-19 17:15

数据挖掘 / 机器学习——决策树

《数据挖掘》国防科技大学《数据挖掘》青岛大学《机器学习》周志华《统计学习方法》李航数据挖掘/机器学习之决策树一、概述决策树(DecisionTree)是从一组无次序、无规则，但有类别标号的样本集中推导出的

　木夕敢敢·2022-11-19 15:18

【机器学习】西瓜书学习笔记01

预备知识首先来看看什么是人工智能，机器学习，深度学习借用up主谢文睿的话（视频链接：【吃瓜教程】《机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集_哔哩哔哩_bilibili）可以大致分为：人工智能

Howe_xixi·2022-11-19 15:45

icp 迭代最近邻算法

以下是一些icp算法的资料：icp算法简介与公式推导：https://blog.csdn.net/Dstar2/article/details/68066739算法介绍博客：https://blog.csdn.net

tiankongtiankong01·2022-11-19 15:06

卡尔曼滤波

辅助理解：卡尔曼滤波（KalmanFilter）原理与公式推导（注意看评论，文章种有错误）如何用通俗的语言解释卡尔曼滤波器？下图引自如何用通俗的语言解释卡尔曼滤波器？中“十方”的

Robust Da·2022-11-19 14:43

【统计学习方法读书笔记】感知机的个人理解（1）

Masec·2022-11-19 13:22

《统计学习方法》-感知机模型学习笔记

用简单的方法学习——北北感知机模型描述这一部分主要介绍感知机是什么？假设输入空间（输入空间即为特征空间，由实例的各种特征组成）是χ⊆R*，输出空间是Y={-1,+1}。当输入x∈χ表示实例的特征向量，对应于输入空间（特征向量）的点，输出y∈Y表示实例的类别。由输入空间到输出空间的如下函数：f(x)=sign(w⋅x+b)其中，w和b为感知机模型，w∈R*叫做权值或权值向量（在多数情况下，w是一个列

闰土不用叉·2022-11-19 13:52

统计学习方法读书笔记：感知机

什么是感知机二分类的线性分类模型，输入是实例的特征向量，输出是实例的类别，取-1和+1两值。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。感知机是神经网络和支持向量机的基础。模型的使用条件数据集需要是线性可分的，同时，如果数据集是线性可分的话，经过一定的迭代次数一定可以得到一个感知机模型，将正负例分离开。损失函数的定义一个自然的选择是误分类点的总数，但是这样的损

weixin_30287169·2022-11-19 13:16

《统计学习方法》第二章：感知机

（听课记得笔记，大部分是课上的课件内容，发博客作为纪录方便查阅）感知机–入门垫脚石如果找不到好的直线，就要在差的线里面找到一个相对好的线（量化直线有多好）。再进一步就是如果我们把所有分错的点和直线的距离求和，让这段求和的距离最小，那么这条直线就是我们要找的直线。段落总结一条直线如果能一个点都不分错的话，就是一条好的分类直线。模型要尽可能的找到好的直线。如果没有好的直线，在差的直线中要找到好的直线。

乐乐什么都有·2022-11-19 13:44

统计学习方法笔记_cbr：第二章感知机

第二章感知机目录第二章感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略2.2.1数据集的线性可分性；2.2.2感知机学习策略2.3感知机学习算法2.3.1感知机学习算法的原始形式2.3.2感知机学习算法的原始形对偶式2.1感知机模型感知机是二类分类的线性分类模型，判别模型输入x（属于X）表示为实例的特征向量；对应与输入空间（特征空间）的点；输出y表示实例的类别取+1,-1；输入空间到输出空间的函数：f(

chenburong2021·2022-11-19 13:59

统计学习方法笔记（理论+实例+课后习题+代码实现）：感知机

1引言1957年Rosenblatt提出感知机模型，它是神经网络和支持向量机的基础。其主要适用于分类任务，训练好的感知机模型可将数据集正确地分为两类：超平面以上为正类，超平面以下为负类(后面会讲到感知机是一个超平面)。它通过利用梯度下降法最小化损失函数的思想让感知机学习到最优的状态，使得数据集的误分类点个数为0。其优点主要体现在其算法实现相对简单。2理论2.1定义设输入特征向量为，感知机权重为，偏

Jackson_feng·2022-11-19 13:58

统计学习方法笔记（一）：感知机

统计学习方法笔记（一）：感知机前言：本文是基于李航老师《统计学习方法》的笔记~感知机学习的目的：求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。

通辽码农·2022-11-19 13:26

Diffusion Model算法

DiffusionModel算法导语1.为什么叫扩散算法2.Diffusion算法理论2.1前向过程2.1.1公式推导2.2后向过程(去噪过程)2.2.1公式推导3.算法流程导语最近AI绘画应用如火如荼

我老婆周淑怡·2022-11-19 12:46

朴素贝叶斯原理及文本分类

贝叶斯公式（由条件概率公式推导出来）：贝叶斯原理是英国数学家托马斯·贝叶斯提出的，为了解决一个“逆概率”问题。比如，已知一个学生没有喝酒，没有逛街，学习了，计算该学生是否会挂科，概率为多少。

筱筱思·2022-11-19 09:08

交叉熵代价函数原理

https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52562159交叉熵代价函数（作用及公式推导）2016年04月02日18:22:52__鸿阅读数：65686

weixin_34168880·2022-11-19 08:49

《统计学习方法》第五章决策树总结

目录1.简介2.决策树的分类2.1ID3算法2.1.1特征选择（信息增益）2.1.2算法步骤2.2C4.5算法2.2.1特征选择（信息增益比）2.2.2算法步骤2.3CART算法2.3.1分类树2.3.1.1特征选择（基尼指数）2.3.1.2算法步骤2.3.2回归树2.3.2.1特征选择（平方误差）2.3.2.2算法步骤3.决策树的剪枝3.1预剪枝3.2后剪枝1.简介决策树是一种基本的分类与回归方

Hilbob·2022-11-19 08:14

Diffusion model—扩散模型

扩散过程2.1定义扩散过程2.2重参数技巧得到迭代公式2.3得到全局扩散公式2.4扩散过程实现代码2.4.1总结扩散公式2.4.2代码三、逆扩散过程3.1目标公式3.2后验条件概率四、优化目标4.1损失函数公式推导

原来如此-·2022-11-19 07:02

matlab实现彩色图像的直方图均衡化

直方图原理可以参考下面的博客文章：直方图均衡化原理、流程、公式推导及matlab实现_非常道的博客-CSDN博客_matlab直方图均衡化原理通过分别对R、G、B颜色通道分别进行直方图均衡，来实现彩色图像的直方图均衡化

Yml&embedded·2022-11-19 07:20

统计学习方法

第一章统计学习及监督学习概论如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，这就是学习-----Simon统计学习统计学习的对象数据，具有一定的统计规律性，即具有某种共同性质，例如文章，互联网网页。统计学习的目的预测和分析，兼顾学习效率统计学习的方法监督学习、无监督学习、强化学习从给定的、有限的、用于学习的训练集合出发，假设数据是独立同分布产生的；并且假设要学习的模型属于某个函数的集合，称为假设空间

weixin_50810484·2022-11-19 06:07

卡尔曼滤波的统计学推导

卡尔曼滤波的统计学推导本篇基于徐益达的机器学习——卡尔曼滤波详解介绍一下卡尔曼滤波的统计学公式推导。

波尔滋曼先生·2022-11-19 04:41

统计学习方法笔记七----决策树

前言决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则（if-then）的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类数对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。本节主要讨论用于分类的决策树。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失

爱科研的徐博士·2022-11-19 03:34

从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（三）：IMU预积分公式推导

代码学习系列：从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（一）：主函数从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（二）：前端图像跟踪从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（三）：IMU预积分公式推导从零学习

slender-·2022-11-19 03:33

决策树实例-ID3

决策树-ID3实例参考书籍：《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·2022-11-19 03:44

从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（四）：误差卡尔曼滤波

代码学习系列：从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（一）：主函数从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（二）：前端图像跟踪从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（三）：IMU预积分公式推导从零学习

slender-·2022-11-19 03:43

logistic/softmax回归梯度下降法公式推导与代码实现

logistic回归logistic回归是一种线性回归分析模型，常用于二分类问题，具体公式如下：对于样本，它被分类到正样本的置信度为其中，和为待求参数，为了后续求解方便，我们令，令，这样，logistic公式便可写成如下形式logistic参数求解logistic回归分析中最重要的是参数的求解，这里我使用交叉熵函数和均方误差函数作为损失函数来进行梯度下降交叉熵函数对于二分类问题，其交叉熵损失函数定

_MaHao·2022-11-18 16:15

Logistic回归代价函数的梯度下降公式数学推导

Logistic回归代价函数的梯度下降公式推导过程Logistic回归代价函数梯度下降公式数学推导过程数学推导过程如下Logistic回归代价函数梯度下降公式数学推导过程因为最近在学习吴恩达的机器学习，

WhoAmI十二·2022-11-18 16:13

《统计学习方法》之朴素贝叶斯法思路整理

《统计学习方法》之朴素贝叶斯法朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。1.朴素贝叶斯法的基本方法：输入空间：为n维向量的集合。

weixin_44650119·2022-11-17 13:12

朴素贝叶斯法及python实现

文章目录朴素贝叶斯法概述1.定理及公式推导1.1定理：1.2朴素贝叶斯1.3条件独立的假设是：1.4先验概率后验概率1.5极大似然估计2.python实现朴素贝叶斯法概述朴素贝叶斯（naiveBayes

菜菜小硕·2022-11-17 13:36

Python3《机器学习实战》学习笔记（五）：Logistic回归基础篇之梯度上升算法

二、Logistic回归链接:可以参照之前写过的文章（吴恩达机器学习课里面的）因为里面公式推导都是类似的，因此可以直接拿来用这个例子主要是主要用来模拟迭代的方式。就像爬坡一样，一点点的逼近极值''

Charliefive·2022-11-17 09:27

一文读懂：支持向量机(SVM)非线性分类问题

但支持向量机涉及较复杂的数学公式推导，容易让初学者让而却步，不敢深究其内在原理。其实，支持向量机和最简单的分类模型——Logistics回归模型——的基本原理都是一样，都是想用线性方法解决分类问题。

无双.·2022-11-17 09:26

机器学习之Kmeans算法推导(EM算法)以及python实现

参考资料李航博士的《统计学习方法》这篇文章增加了EM算法推导以及Python实现1.Kmeans算法的推导模型：给定nnn个样本集合X=x1,x2,...,xnX={x_1,x_2,...,x_n}X=

董蝈蝈·2022-11-17 07:27

【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-二元逻辑回归损失函数的数学解释，公式推导与解惑

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili白板推导里有写过程，但是当时理解的不太好，ψ(xi,ω)\psi(x_{i},\omega)ψ(xi,ω)的理解有点问题也就是下面的yθ(xi)y_{\theta}(x_{i})yθ(xi)我们基于极大似然法来推导二元逻辑回归的损失函数，这个推导过程能够帮助我们了解损

烧灯续昼2002·2022-11-16 20:28

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第11章条件随机场

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第11章条件随机场论文介绍概率无向图模型图模型马尔科夫性成对马尔科夫性局部马尔科夫性全局马尔科夫性概率无向图的定义概率无向图模型的因子分解团与最大团定义例子因子分解条件随机场条件随机场的定义线性链条件随机场条件随机场的形式参数化形式例子简化形式矩阵形式例子条件随机场的概率计算向前

电信保温杯·2022-11-16 13:47

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