统计学习方法公式推导第7页

反向传播是怎么回事？详细教程2019-05-22

BackPropagation最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充

loveevol·2023-10-23 22:14

【面经】腾讯NLP实习面经（Offer已拿）

简历上就只有：统计学习方法模型的python实现还有一些nlp常见任务

zenRRan·2023-10-23 13:51

机器学习之朴素贝叶斯分类器原理详解、公式推导（手推）、面试问题、简单实例（python实现，sklearn调包）

目录1.朴素贝叶斯原理1.1.特性1.2.思路2.公式推导3.简单实例3.1.数据集脱单数据集2.0脱单数据集1.0西瓜数据集3.2.python实现3.3.sklearn实现3.4.实验结果4.几个注意点

铖铖的花嫁·2023-10-23 00:53

master theorem公式推导

MasterTheorem：假定一个分治算法将规模为n的问题分为k个规模为n/m的子问题，并假设分解和合并的时间复杂度为f(n)，即：T(n)=kT(nm)+f(n)(n>1)T(n)=kT(\frac{n}{m})+f(n)\tag{n>1}T(n)=kT(mn)+f(n)(n>1)T(1)=O(1)(n=1)T(1)=O(1)\tag{n=1}T(1)=O(1)(n=1)同迭代法求解递推方程可

satadriver·2023-10-22 15:29

数据回归算法 | Python逻辑回归

基本原理公式推导逻辑回归的公式解释如下：代码示例下面是一个简单的

码农腾飞·2023-10-22 02:23

链式传导反向传播 | Back-Propagation公式推导

链式传导反向传播|Back-Propagation目标求损失函数对各个参数参数的倒数例子f(x)为激活函数目标：求出损失函数对各个参数的导数对于L对w5,w6的导数对于L对w1,w2,w3,w4的导数w3,w4同上

btee·2023-10-21 18:49

李航统计学习感知机算法实现

前言李航的《统计学习方法》和西瓜书是入门机器学习进而到深度学习的经典书籍，笔者是数学专业大二在读，在编程方面仍有许多不足之处，在已经看完相关经典书籍后开始编程实践。

没有改名卡y·2023-10-21 08:09

统计学习方法隐马尔可夫模型

文章目录统计学习方法隐马尔可夫模型基本概念概率计算问题直接计算法前向算法后向算法前向概率和后向概率学习问题监督学习算法Baum-Welch算法E步M步参数估计公式算法描述解码问题近似算法Viterbi算法统计学习方法隐马尔可夫模型读李航的

Air浩瀚·2023-10-21 08:37

统计学习方法感知机

文章目录统计学习方法感知机模型定义学习策略学习算法原始算法对偶算法学习算法的收敛性统计学习方法感知机读李航的《统计学习方法》时，关于感知机的笔记。

Air浩瀚·2023-10-21 08:05

深度学习常用数学知识

因为无论是深度学习还是机器学习，背后都是有一些数学原理和公式推导的，所以掌握必备的数学知识必不可少，下面会给大家简单科普下常用的数学知识有哪些~数学基础知识数据科学需要一定的数学基础，但仅仅做应用的话，

Jacksonwangs·2023-10-21 05:39

深度学习中的数学知识

在了解原理之前，先给大家补点数学知识，因为无论是深度学习还是机器学习，背后都是有一些数学原理和公式推导的，所以掌握必备的数学知识必不可少，下面会给大家简单科普下常用的数学知识有哪些~数学基础知识数据科学需要一定

身在江湖的郭大侠·2023-10-21 05:08

AM@两种余项型泰勒公式的对比和总结@常用函数的麦克劳林公式

文章目录abstract两种余项型泰勒公式的对比和总结Maclaurin公式常用函数的Maclaurin公式推导例求极限按幂展开abstract泰勒公式的两种余项型(Penao&Lagrange)泰勒公式的对比和总结常用的

xuchaoxin1375·2023-10-21 05:32

PLL的环路滤波器

本篇文章仅为分享PLL学习过程及一些公式推导，如有错误，还请批评指正！

洁仔爱吃冰淇淋·2023-10-20 23:29

matlab 连续系统状态空间表达式的离散化&状态转移矩阵求解

weixin_43942325/article/details/103416681数学过程推导具'j体的数i学推导过程a就不做详绍了，在现代控制理论教材中都有，这儿贴两张图片matlab程序编写根据上面公式推导

涂山淼淼·2023-10-20 10:20

Apollo Control——超详细入门教程(二)：连续状态空间方程离散化与离散LQR公式推导

专栏文章列表ApolloControl——超详细入门教程(一)：基于道路误差的车辆动力学模型ApolloControl——超详细入门教程(二)：连续状态空间方程离散化与离散LQR公式推导ApolloControl

凉了鸭·2023-10-20 10:16

逻辑斯蒂回归详细解析 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

本文包括：1.重要概念2.逻辑斯蒂回归和线性回归3.二项逻辑斯谛回归模型4.逻辑斯蒂回顾与几率5.模型参数估计6.多项逻辑斯谛回归1.重要概念：在正式介绍逻辑斯蒂回归模型之前，需要先对一些基本概念有所了解，如果明白这些概念可以直接跳过。分布函数和密度函数：对于一个连续型随机变量，密度函数是指该变量在其可取值范围内为一个特定值的概率，分布函数即在一个特定值和小于该特定值的范围内出现的概率，可以理解为

舟晓南·2023-10-20 05:03

统计学习方法笔记——第一章（1）

概论1.统计学习方法三要素：模型（model）、策略（strategy）、算法（algorithm）2.实现步骤得到有限的训练数据集合确定包含所有可能的模型的假设空间，即学习模型的集合确定模型选择的准则

Run！Rabbit Run！·2023-10-20 04:50

《统计学习方法》读书笔记——第九章 EM算法及其推广

写在前面本系列博客是自己对于《统计学习方法》这本书的读书笔记，在读过每个章节以后根据自己的理解写下这一章的知识框架以及补充一些延伸知识点。

'Themis'·2023-10-19 23:53

统计学习方法 EM 算法

文章目录统计学习方法EM算法引入EM算法EM算法的导出EM算法的收敛性三硬币模型统计学习方法EM算法学习李航《统计学习方法》时关于EM算法的笔记引入概率模型中有时候同时包含观测变量（observablevariable

Air浩瀚·2023-10-19 10:11

第一章统计学习方法概论

1.1统计学习▶︎计算机系统通过运用数据及统计方法提高系统性能的机器学习。变量或变量组表述数据，数据分为连续变量和离散变量。数据多样化包括数字，文字，图像，视频，音频以及组合▶︎统计学习通过构建概论统计模型实现数据数据预测与分析。基本假设：同类数据具有一定的统计规律性。目标：学习什么模型，如何学习模型，提高准确度和学习效率。▶︎统计学习主要分为监督学习，非监督学习，半监督学习，强化学习1.2监督学

Estherbabe·2023-10-18 15:47

梅森公式复习

例子：公式推导方式：idqfdb(s)=Gx(s)Gp(s)(Gc(s)(idqref(s)−idqfdb(s))+jωeLσidqfdb(s))idqfdb(s)+Gx(s)Gp(s)Gc(s)idqfdb

wangYH.air·2023-10-18 04:07

周一 2020-06-1 23:00 - 05:30 阴 11h12m

:066:126:133-日常-0:016:136:202-技能-时间管理-周总结0:076:207:02饭早10:427:027:531-科研-数学白板视频0:517:538:011-科研文档-数学公式推导

么得感情的日更机器·2023-10-17 20:42

groupnorm_backward反向公式推导

前向均值μng=∑i=1M(Xi)M(1){\large\mathit{\color{Blue}\mu_{ng}=\frac{\sum_{i=1}^M(X^{i})}{M}}}\tag{1}μng=M∑i=1M(Xi)(1)方差σng2=∑i=1M(Xi−μng)M(2){\large\mathit{\color{Blue}\sigma_{ng}^2=\frac{\sum_{i=1}^{M}(X^

朝风工作室·2023-10-16 20:36

LSTM模型（大白话+公式推导）

设计思路RNN是想把所有信息都记住；不管是有用的信息还是没用的信息（存在梯度爆炸和梯度消失的问题）例子：复习的时候，整本书都想记下来；导致记忆负担加重；记忆的效果不好；LSTM是设计一个记忆细胞；具备选择性记忆的功能，可以选择记忆重要信息，过滤掉噪声信息，减轻记忆负担（类比于：复习的时候看到考点内的信息就记忆；考点外的知识过滤掉）前向传播的过程RNN图注意点：1、在循环神经网络(RNN)中，tan

Null箘·2023-10-16 16:07

扩散模型+CV与NLP科研笔记专栏文章汇总：【Diffusion Models】

扩散模型专栏文章汇总：【DiffusionModels】1、[0基础学习diffusion_model扩散模型【易理解的公式推导】DenoisingDiffusionProbabilisticModels

旋转的油纸伞·2023-10-16 08:20

腾讯自然语言处理实习面经

在内推前，简单把李航的统计学习方法，简历涉及的知识点都过了一遍，整理了一下，同时leetcode刷了大概100题。准备过后就把简历给师兄了。

zenRRan·2023-10-15 14:36

奇异值分解的定义及应用

1.定义2.证明3.紧凑奇异值分解和截断奇异值分解4.几何解释5.性质6.奇异值分解的计算7.奇异值分解与矩阵近似7.1弗罗尼乌斯范数7.2矩阵的最优近似7.3矩阵的外积展开式8.应用1.定义直接把《统计学习方法

香辣素毛肚·2023-10-14 23:42

【深蓝学院】手写VIO第6章--视觉前端--作业(SVD分解部分复习)

总结一下，关于奇异值分解(SingularValueDecomposition，SVD)有以下内容摘抄自该博客，关于SDV分解的部分应该是摘自李航《统计学习方法里面的》：1.特征值分解设A为n阶方阵，若存在数

读书健身敲代码·2023-10-12 13:32

LeetCode【322】零钱兑换

题目：DP问题都需要推导公式公式推导：以例子1为例，凑成11，需要dp10+一个1元硬币凑成11，需要dp9+一个2元硬币凑成11，需要dp6,+一个5元硬币，故：dp[11]=min(dp[10]+1

Keal、·2023-10-12 00:31

文本分类入门

Show=All文本分类入门(一)文本分类问题的定义文本分类系列文章，从文本分类问题的定义开始，主要讲解文本分类系统的构成，主流的统计学习方法以及较为优秀的SVM算法及其改进

LarryNLPIR·2023-10-11 10:22

机器学习代码实现篇——SVM

主体推导是根据李航老师《统计学习方法

lavendelion·2023-10-11 00:17

NeRF必读：Mip-NeRF总结与公式推导

前言NeRF从2020年发展至今，仅仅三年时间，而Follow的工作已呈井喷之势，相信在不久的将来，NeRF会一举重塑三维重建这个业界，甚至重建我们的四维世界（开头先吹一波）。NeRF的发展时间虽短，有几篇工作却在我研究的领域开始呈现万精油趋势：*PixelNeRF----泛化法宝*MipNeRF----近远景重建*NeRFinthewild----光线变换下的背景重建*Neus----用NeRF

Rick0xFFFFFF·2023-10-10 11:45

《线性代数》同济六版总结

如果说，概率论提供了机器学习的思维方法，那么矩阵论则是机器学习公式推导和计算机计算的桥梁。那么就让我们从最基础的

Yukyin·2023-10-10 02:03

LeetCode-2485-找出中枢整数

题目链接：LeetCode-2485-找出中枢整数解题思路：方法一：双指针:一前一后走，当sumLeft==sumRight并且i==j时退出while循环方法二：根据数学公式推导方法一代码实现：

Arbicoral·2023-10-10 00:25

欧拉公式推导网格中点线面估计数量关系

闪电彬彬·2023-10-09 09:28

《统计学习方法》学习笔记之第二章:感知机

目录第一节模型介绍和学习策略模型介绍学习策略第二节梯度下降法概念算法梯度下降法：例子原理第三节学习算法之原始形式学习问题原始形式例题分析第三节学习算法之对偶形式对偶形式例题分析第四节原始形式算法的收敛性第一节模型介绍和学习策略模型介绍输入空间：;输入：输出空间：;输出：感知机：其中，称为权值(Weight),称为偏置(Bias),表示内积假设空间：线性方程：特征空间中的一个超平面S(超平面比特征空

资料加载中·2023-10-07 05:23

《统计学习方法》学习笔记之第一章

统计学习方法的学习笔记：第一章目录第一节统计学习的定义与分类统计学习的概念统计学习的分类第二节统计学习方法的基本分类监督学习无监督学习强化学习第三节统计学习方法三要素模型策略第四节模型评估与模型选择训练误差与测试误差过拟合与模型选择第五节正则化和交叉验证正则化

资料加载中·2023-10-07 05:52

统计学习方法概论

1.统计学习统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习输入空间：输入变量取值的集合输出空间：输出变量取值的集合特征空间：所有特征向量存在的空间分类问题：输出变量为有限个离散变量的预测问题回归问题：输入变量和输出变量均为连续变量的预测问题标注问题：输入变量和输出变量均为变量序列的预测问题2.监督学习监督学习假设输入与输出的随机变量X和Y遵循联合概率分布P(X,Y)，训练数据和测试数据是按

slsefe·2023-10-06 23:38

EM@等比数列

文章目录abstract等比数列递推公式通项公式等比数列和指数函数等比中项下标和相等的两组子数列等比数列求和公式推导递推公式法错位相减法公比为1的等比数列首项为1的等比数列应用:等比数列经典问题等差乘以等比数列求和问题求导

xuchaoxin1375·2023-10-06 18:21

统计学习笔记——统计学习三要素

参考书：《统计学习方法》——李航统计学习的三要素为：模型、策略、算法。写在前面的话：以下以监督学习为基础来进行论述。

Fiona_ll·2023-10-05 20:08

【AI】大数据机器学习—统计学习及监督学习概论

参考书是李航的《统计学习方法》，该书主要讨论监督学习。统计学习作为一个研究领域，主要包括统计学习方法、统计学习理论和统计学习应用。统计学习方法主要关注的问题是设计新的学习方法。

CSU_DEZ_THU·2023-10-05 07:26

理解Difussion Model，以及遇到的一些问题

需要掌握一些高数基础、概率论以及KL散度相关的知识，数学公式推导起来才不至于费劲，而且里面的概率公式多是基于贝叶斯公式以及马尔科夫假设，运用的比较灵活，虽然数学原理推导不是很难，但是整个模型的理解会存在一些或大或小的

来点实际的东西·2023-10-04 16:37

极大似然估计概念的理解——统计学习方法

目录1.最大似然估计的概念的理解12.最大似然估计的概念的理解23.最大似然估计的概念的理解34.例子1.最大似然估计的概念的理解1最大似然估计是一种概率论在统计学上的概念，是参数估计的一种方法。给定观测数据来评估模型参数。也就是模型已知，参数未定。已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体参数不太清楚，参数估计通过若干次的实验，观察其结果，利用结推出参数的大概值。最大似然估计是建立在这样的思

阿波拉·2023-10-04 14:38

匹配滤波器的仿真——原理说明与仿真

文章目录(1)匹配滤波器的公式推导与解释1.使用匹配滤波器的目的2.推导匹配滤波器的公式3.从频域直观理解匹配滤波器的效果(2)匹配滤波器的冲激响应(3)匹配滤波器的输出信噪比(4)匹配滤波器的时间适应性

IT说·2023-10-04 12:53

线性回归大结局(岭(Ridge)、 Lasso回归原理、公式推导)，你想要的这里都有

文章目录线性模型简介普通线性回归Ridge(岭)回归为什么正则化惩罚项Work?Lasso回归线性回归实现过程Ridge回归和Lasso回归区别Ridge和Lasso对权值的影响References线性模型简介所谓线性模型就是通过数据的线性组合来拟合一个数据，比如对于一个数据XXXX=(x1,x2,x3,...,xn)(1)X=(x_1,x_2,x_3,...,x_n)\tag{1}X=(x1,x

一无是处的研究僧·2023-10-04 05:48

【Diffusion】DDPM - （2）公式推导之前向扩散

1、加噪过程1、将图像x0x_0x0像素值映射到[-1,1]之间x255×2−1,where x为图像中的像素值\quad\frac{x}{255}\times2-1,\quadwhere\;x为图像中的像素值255x×2−1,wherex为图像中的像素值\quad2、生成一张尺寸相同的噪声图片，像素值服从标准正态分布ϵ∼N(0,1),where ϵ为噪声图像中的像素值\quad\epsilo

Enzo 想砸电脑·2023-10-04 03:34

《视觉 SLAM 十四讲》V2 第 4 讲李群与李代数【什么样的相机位姿最符合当前观测数据】

P71文章目录4.1李群与李代数基础4.1.3李代数的定义4.1.4李代数so(3)4.1.5李代数se(3)4.2指数与对数映射4.2.1SO(3)上的指数映射罗德里格斯公式推导4.2.2SE(3)上的指数映射

Gaogaogaoshu·2023-10-03 19:49

Python中小波工具（pywt）分析EEG数据

zhoudapeng01·2023-09-30 19:52

脉冲法和方向盘转角法计算车辆位置不同应用工况

在以下公式推导中，所有弧长和弦长微元值无符号，而车辆偏航角微元值带正负。图1车辆阿克曼

scott198512·2023-09-30 14:11

洋葱数学微课版小学数学六年级下册第三单元《圆柱的体积》教学设计

教学目标：1、通过用切割拼合的方法借助长方体的体积公式推导出圆柱的体积公式，能够运用公式正确地计算圆柱的体积和容积。2、初步学会用转化的数学思想和方法，解决实际问题的能力。

欣欣028赵柏丽·2023-09-30 05:07

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