统计学习方法公式推导第3页

插值、平稳假设、变异函数、基台、块金、克里格…地学计算概念及公式推导

1引言最近的几篇博客，分别从多光谱与高光谱遥感的实际应用出发，对影像前期处理与相关算法、反演操作等加以详细介绍。而通过遥感手段获取了丰富的各类地表信息数据后，如何对数据加以良好的数学处理与科学分析，同样是我们需要重视的问题。因此，准备由这一篇博客入手，新建一个专栏，逐篇地对地学计算方面的内容加以初步总结。那么首先，我们就由地学计算的几个基本概念入手，对相关理论方面的内容加以一定了解。需

疯狂学习GIS·2024-01-11 01:06

AdaBoost算法的详细数学推导过程！！

AdaBoost（AdaptiveBoosting）提升（boosting）方法是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。

孤嶋·2024-01-10 08:41

使用opencv做双目测距（相机标定+立体匹配+测距）

一、标定首先我们要对摄像头做标定，具体的公式推导在learningopencv中有详细的解释，这

AAI机器之心·2024-01-08 16:32

车辆 | 阿克曼转向原理及公式推导

自行车，转动前轮就能转弯，要是让前轮保持一个角度，自行车会做定圆运动，如果，车轮轴线跟着旋转，那么前轮轴线和后轮轴线的交点就是自行车做定圆运动的圆心。自行车是两轮模型，研究轿车四轮模型，如果轿车绕后轮轴线的某一点做定圆运动的话，前轮的左右转角大小是不一样的。（图片来源于网络）在定圆模型中，圆心是三个车轮的轴线共同确定的，如果某一条虚拟轴线不经过圆心，那么这个车轮就会产生相对滑动。为了能让四个轮绕着

squirrel快乐敲码·2024-01-08 09:03

计数原理@排列数@组合数

文章目录两类基本计数原理分类加法计数原理分类乘法计数原理小结排列组合元素排列排列数全排列排列数性质从计数原理角度解释该公式从排列数展开公式推导组合组合数组合数与排列数的关系组合数的性质计数原理的方法证明纯代数方法证明排列数和组合数公式的逆用笔算或口算中的排列组合两类基本计数原理以下两种计数原理是解决计数问题的最基本理论依据它们分别给出了

xuchaoxin1375·2024-01-08 09:06

图像处理中的DCT变换

来源及公式推导，可以查看下面链接，介绍的比较详细，这里就不再重复说明了：详解离散余弦变换（DCT）-知乎(zhihu.com)DCT变换-知乎(zhihu.com)目前DCT变换广泛应用于图像处理中，主要是由于其频谱特性决定的

yfor·2024-01-06 14:46

逻辑回归（Logistic Regression）

什么是机器学习逻辑回归（LogisticRegression）虽然名字中包含"回归"一词，但实际上是一种用于解决分类问题的统计学习方法，而不是回归问题。

草明·2024-01-05 16:27

打印一个n行的杨辉三角形两种方法（详细解释，细到数学公式推导）

第一种是循环语句嵌套#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#includeintmain(){intn,coef=1;printf("请输入一个整数n：");scanf("%d",&n);for(inti=0;i//计算杨辉三角形的值intcalculateValue(introw,intcol){if(col==0||col==row){return1;}else{retu

Colinnian·2024-01-05 04:56

EM算法原理解释及公式推导

本文参考的是人人都懂EM算法-August的文章-知乎这篇文章目录一、极大似然概述二、EM算法2.1EM算法描述2.2EM公式推导三、EM算法案例一、极大似然概述假设我们需要调查我们学校学生的身高分布。

烟雨人长安·2024-01-04 21:02

EM算法及公式推导

含隐变量的概率图模型的参数估计问题在解决含隐变量的概率图模型的参数估计问题时，一种简单的想法是取使其对数边际似然最大的作为估计的参数。为观测变量的观测数据，是一个向量，为隐变量的取值（但实际上无法观测）是一个向量，需要通过求和（积分）的形式去除。但函数中存在对数函数内部带有求和的形式，这样非常难以求导。比如在高斯混合模型中，隐变量是一维离散的变量。12......k......其中均是待估计参数，

XI-C-Li·2024-01-04 21:02

EM算法-细节讲解公式推导

EM算法：EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望；M步，求极大。所以这一算法称为期望极大算法（expectationmaximizaiton）。EM算法的引入：概率模型有时候含有观测变量，又含有隐变量或潜在变量，如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计法，或贝叶斯估计方法估计模型

闯闯爱打鼓·2024-01-04 20:32

EM算法公式推导 (三硬币模型)

1.因为有隐变量,无法直接推导极大似然函数L(theta)2.利用琴生不等式推导B函数,将问题从极大化似然函数变成极大化B函数3.将问题从极大化B函数变成极大化Q函数4.将Q函数整理成pi,p,q的函数5.对pi偏微分,取得更新后的pi6.对p偏微分,取得更新后的p7.对q偏微分,取得更新后的q8.整理程序步骤

陈君豪·2024-01-04 20:31

机器学习中的监督学习基本算法-逻辑回归简单介绍

逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决二分类问题的统计学习方法，尽管名字中带有"回归"一词，但实际上它是一种分类算法。

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 12:49

PyTorch权值初始化的十种方法

kaiming系列；2.其他方法分布Xavier初始化方法，论文在《Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetworks》公式推导是从

Wanderer001·2024-01-04 11:24

「摸鱼快报008」看不懂机器学习西瓜书? 没关系, 南瓜书来帮你!

帮助你快速了解推出南瓜书的目的:“周志华老师的《机器学习》（西瓜书）是机器学习领域的经典入门教材之一，周老师为了使尽可能多的读者通过西瓜书对机器学习有所了解,所以在书中对部分公式的推导细节没有详述，但是这对那些想深究公式推导细节的读者来说可能

卖萌哥·2024-01-04 07:51

5.向量点乘

点乘计算公式点乘的几何意义点乘的公式推导代码相关usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;publicclassLesson6

lqd520520·2024-01-03 20:52

机器学习基础面试点

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/82105066一.常见手推公式部分1.1LR手推、求导、梯度更新1.2SVM原形式、对偶形式1.3FM公式推导1.4GBDT手推1.5XGB

mylaf·2024-01-03 05:07

我的AI笔记_2（线性回归梯度下降法、参数更新方法）

线性回归问题中，上一节可以看出能求出一个“公式推导结果”，但是由于矩阵的性质，我们只能把它当成一个“巧合”，因为大多数结果是没有这种“巧合”的，无法求解。

xcpppig·2024-01-03 01:52

基于Logistic回归实现二分类

目录Logistic回归公式推导：Sigmoid函数：Logistic回归如何实现分类：优化的方法：代码：1.创建一个随机数据集，分类直线为y=2x：为什么用np.hstack()增加一列1？

BKXjilu·2024-01-01 16:08

如何学习CPDA？

踏踏实实的看完，课后习题不需要做，重点放在理解公式推导以及专业名字定义的理解上。第二星期：有了统计学基础，R语言学习起来就不会太费劲。《Rinaction》是公认的R语言经典教材。跟着书上

志者不俗·2024-01-01 01:52

三角函数倍角公式推导

1.sin(2α)=2sin(α)cos(α)已知单位圆中有圆周三角形△ABC,圆周角为α,圆心为点O∴圆心角=2∗圆周角∴圆心角=2*圆周角∴圆心角=2∗圆周角∵∠AOC=α,AB=2cos(α),AC=2sin(α)∵∠AOC=α,AB=2cos(α),AC=2sin(α)∵∠AOC=α,AB=2cos(α),AC=2sin(α)做AP⊥BC于点P做AP⊥BC于点P做AP⊥BC于点P∴△ABP

唐-import-某人·2023-12-31 08:16

奇偶公式推导

推导前提:基函数:f(x)=−f(−x)f(x)=-f(-x)f(x)=−f(−x)偶函数:f(x)=f(−x)f(x)=f(-x)f(x)=f(−x)1.奇函数∗奇函数=偶函数奇函数*奇函数=偶函数奇函数∗奇函数=偶函数f1(x)∗f2(x)f_1(x)*f_2(x)f1(x)∗f2(x)=−f1(−x)∗−f2(−x)=-f_1(-x)*-f_2(-x)=−f1(−x)∗−f2(−x)=f1(

唐-import-某人·2023-12-31 08:43

李航-统计学习方法-习题-第九章

9.2证明引理9.2.引理9.2若P~θ(Z)=P(Z∣Y,θ)\widetildeP_\theta(Z)=P(Z|Y,\theta)Pθ(Z)=P(Z∣Y,θ)，则F(P~,θ)=logP(Y∣θ)F(\widetildeP,\theta)=logP(Y|\theta)F(P,θ)=logP(Y∣θ).证明：F(P~,θ)=EP~[logP(Y,Z∣θ)]+H(P~)=EP~[logP(Y,Z∣

chansonzhang·2023-12-31 07:29

向量求导及迹运算

本文所有的公式推导其根本立足于以下公式：本文所描述的公式均以公式作为证明基础。但在证明之前，首先明确一个概念，即所谓布局。

Xuang123·2023-12-29 17:54

收集足够苹果的最小花园周长 | 等差数列 + 公式推导】

硕风和炜·2023-12-28 23:16

完全背包问题，原理剖析，公式推导，OJ详解

文章目录前言一、完全背包的状态设计1、状态设计2、状态转移方程3、对比0/1背包问题4、时间复杂度分析二、完全背包问题的优化1、时间复杂度优化2、空间复杂度优化三、OJ练习裸题完全背包+离散化最小值前言完全背包问题，相比0/1背包问题，实就每个物品可以取无限次。一、完全背包的状态设计有n(n≤100)种物品和一个容量为m(m≤10000)的背包。第i种物品的容量是c[i]，价值是w[i]。现在需要

EQUINOX1·2023-12-28 18:47

辅助角公式

文章目录三角函数线性组合@辅助角公式推导应用举例三角函数线性组合@辅助角公式在正弦和余弦波的线性组合的情况下，我们有asin⁡x+bcos⁡xa\sinx+b\cosxasinx+bcosx=a2+b2

xuchaoxin1375·2023-12-28 13:25

机器学习之支持向量机（SVM）原理详解、公式推导（手推）、面试问题、简单实例（sklearn调包）

目录1.SVM介绍1.1.思路1.2.特性2.前置知识2.1.超平面2.2.拉格朗日乘子法2.3.对偶问题3.原理推导3.1.公式推导3.2.求解3.2.1.转化对偶问题3.2.2.SMO算法4.核函数与软间隔

铖铖的花嫁·2023-12-27 15:13

统计学习方法（一）生成模型与判别模型

1定义监督学习方法分为生成方法（generativeapproach）和判别方法（discriminativeapproach），所学到的模型分别为生成模型和判别模型。生成方法由数据学习联合概率分布，然后求出条件概率分布作为预测模型，即生成模型：这样的方法之所以被称为生成方法，是因为模型表示了给定输入产生输出的生成关系。典型的生成模型有：朴素贝叶斯和隐马尔科夫模型。判别方法由数据直接学习决策函数或

shijiatongxue·2023-12-26 16:23

python 实现 AIGC 大模型中的概率论:充满数学逼格的生日问题公式推导

在前两节中，我们推导了生日问题的求解算法，但在数学上的最终目标就是希望能针对问题推导出一个简洁漂亮的公式，就像爱因斯坦著名的质能方程E=MC^2那样，毕竟数学是以符号逻辑来看待世界本质的语言，所以絮絮叨叨不是数学，一个掷地有声的符号公式才是数学的范儿。这里我们需要一些微积分的内容。首先在前面章节中我们推导出n个人没有两个人拥有相同生日的概率是：在数学上看到多个数相乘时，第一个处理方法就是把乘法变成

tyler_download·2023-12-26 05:31

统计学习方法笔记二---感知机(Perceptron Learning Algorithm,PLA)

简介感知机（perceptron）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，解决的问题是分类问题。目标/目的：求出将训练数据进行线性划分的分类超平面，为此导入误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行最小化，求的感知机模型。感知机学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始

爱科研的徐博士·2023-12-25 23:13

强化学习------Policy Gradient算法公式推导

目录一、前言二、公式推导基线三、代码实现四、参考一、前言PolicyGradient算法是一种基于策略的强化学习算法，与基于值的方法（如Q-learning和DQN）不同。

韭菜盖饭·2023-12-25 17:04

2018年3月22日

真昼之月·2023-12-25 16:53

光散射理论的简要概述

术语Participatingmedia参与介质paper：本文中的模拟大气散射积分公式推导推荐文章：Fong,Julian,MagnusWrenninge,ChristopherKulla,andRalfHabel

学习！！！·2023-12-25 07:02

指标体系构建-03-交易型的数据指标体系

4.一分钟读懂广告投放各计费CPM、CPC等（公式推导干货）5.AARRR百度百科人货场分析维度：货物属性。

IT从业者张某某·2023-12-24 20:17

unity3d：Matrix4x4矩阵位移，缩放，旋转

二维坐标轴旋转公式推导https://www.cnblogs.com/fangsmile/p/8622421.html设点M在原坐标系中的坐标为(x,y)，对应向量的模为r，幅角为α．将坐标轴绕坐标原点

四夕立羽·2023-12-24 13:14

周记：2019年第37周（9.9—9.15）

1工作：中秋节之前的阶段性工作2学习：《统计学习方法》chapter5～6。复习了之前的几章内容，顺便看了看课后习题，自己做了一部分，然后在网上找了找习题答案核对了一下。

孙文辉已被占用·2023-12-24 10:19

强化学习（五）-Deterministic Policy Gradient (DPG) 算法及公式推导

针对连续动作空间，策略函数没法预测出每个动作选择的概率。因此使用确定性策略梯度方法。0概览1actor输出确定动作2模型目标：actor目标：使critic值最大critic目标：使TDerror最大3改进：使用两个target网络减少TDerror自举估计。1actor和critic网络确定性策略网络actor:a=π(s;θ)\pi(s;\theta)π(s;θ)输出为确定性的动作a动作价值网

晚点吧·2023-12-24 09:44

支持向量机——核技巧

前言：《统计学习方法》讲支持向量机——核技巧的时候，开始的实例有点误导人。我在翻阅了国外的文章后，有了一个大概的了解。

madao756·2023-12-24 03:54

统计学习方法——修炼学习笔记8：提升方法

一、提升方法AdaBootst算法1、提升方法的基本思路1984年，Kearns和Valiant提出：强可学习和弱可学习在概率近似正确（PAC）学习的框架中个，一个概念（类），如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，并且正确率很高，称这个概念是强可学习的一个概念（类），如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，学习的正确率仅比随机猜测略好，则称这个概念是弱可学习的。1989，Schapire证明：在

Sam_L·2023-12-23 07:41

交叉熵数学公式推导（含熵和KL散度数学公式）

第一章熵物理学概念：一个系统的混乱程度，信息熵就是熵的另一种名称。nH(x)=−∑P(xi)log(P(xi)))(X=x1,x2,x3...,xn)i=1第二章KL散度（相对熵）nDKL(p∣∣q)=∑p(xi)log(q(xi)/p(xi))i=1n:表示随机变量可能的取值数x:表示随机变量P（x）:表示随机变量x的概率函数nn特性：1.非对称性：∑p(xi)log(q(xi)/p(xi))不

New___dream·2023-12-23 06:29

Logistic Regression逻辑线性回归（基于diabetes数据集）

数据处理二、建模三、confusion_matrix四、ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）介绍：LogisticRegression（逻辑回归）是一种用于解决分类问题的统计学习方法

取名真难.·2023-12-22 22:20

决策树和回归树(Decision_Tree_and_Regression_Tree)

参考了统计学习方法，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上的，这里是直接转为.md导过来的

geter_CS·2023-12-22 22:18

Python实现HMM（隐马尔可夫模型）

前几天用MATLAB实现了HMM的代码，这次用python写了一遍，依据仍然是李航博士的《统计学习方法》由于第一次用python，所以代码可能会有许多缺陷，但是所有代码都用书中的例题进行了测试，结果正确

Chishuo_sgp·2023-12-22 10:15

集成学习——基于机器学习_周志华

上篇主要介绍了鼎鼎大名的EM算法，从算法思想到数学公式推导（边际似然引入隐变量，Jensen不等式简化求导），EM算法实际上可以理解为一种坐标下降法，首先固定一个变量，接着求另外变量的最优解，通过其优美的

Pandy Bright·2023-12-21 22:47

工具书《面板数据分析》读后总结

它让我抛开固有的思维重新开始考虑我的模型到底正确与否，我的估计效率高不高，我考虑的问题是否全面，虽然里面的公式推导实在是太难了，

适可·2023-12-21 07:11

2021-08-29 合理安排内容——碎片时间做的事VS整块时间做的事

29日计划：---反馈统计学习方法6.3进一步学习，以及备课【3个小时】--未进行leetcode题目一道【1个小时】---完成一题CRF复习【2个小时】---未进行相似度实现【2个小时】---完成了编辑距离

我想要日更徽章·2023-12-20 20:46

【10大专题，2.8w字详解】：从张量开始到GPT的《动手学深度学习》要点笔记

所有专题都配备了精美的图表和公式推导。

hadiii·2023-12-20 11:11

学习力4（怎么学？）-2021.1.19

五种必备思维1：批判性思维批判性思维不是挑刺、找茬思维是公式推导批判性思维:帮大家独立思考学习的重要基础有了批判性思维，你才不会把直接别人的任何东西复制粘贴；批判性思维是你加工的过

姗姗甲寅·2023-12-20 01:21

python 实现 AIGC 大模型中的概率论:生日问题的公式推导