统计学习方法公式推导第7页

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

李航老师《统计学习方法》第6章阅读笔记

逻辑斯谛回归（logisticregression）是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximumentropymodel）。逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。对数线性模型（Log-linearmodel）是一种统计模型，通常用于分析离散数据的关系，特别是在分类和回归问题中。这种模型的名称来源于其基本形式，其中自变量的对数

Chen_Chance·2023-09-29 01:17

扩散模型：DDPM代码的学习（基于minist数据集）

云梦之上·2023-09-28 04:37

逻辑回归（Logistic回归又名对数几率回归）原理及python代码实现

1.公式推导为了实现Logistic回归分类器，我们可以在每个特征上都乘以一个回归系数，然后把所有的结果值相加，将这个总和代人Sigmoid函数中，进而得到一个范围在0~1之间的数值。

南山十一少·2023-09-28 00:26

机器学习西瓜书+南瓜书吃瓜教程学习笔记第五章神经网络

来自吃瓜教程】《机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集第五章神经网络和周志华老师的机器学习西瓜书以下是我的学习笔记：神经网络：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，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应

Unicorn婧·2023-09-28 00:49

最小二乘原理几何意义及详细公式推导

这里依然以图片的形式给出，因为在word中编辑好以后在以图片的形式给出，能更好的保证公式推导的流畅性，更容易理解。

测量员小李·2023-09-27 18:21

《统计学习方法》SVM约束最优化的错误

函数间隔和几何间隔的不同按照统计学习方法这本书的说法函数和几何间隔之间其实是一个线性的映射其中是函数间隔，是几何间隔而且几何间隔的定义是其实我觉得他这样定义有问题约束最优化问题的表达无法理解书上说原问题可以表述为下面的最优化问题但是其实约束项的左右两边是一样的

pipicold·2023-09-27 09:45

李航老师《统计学习方法》第1章阅读笔记

1.1统计学习统计学习的特点统计学习：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现在人们提及机器学习时，往往指统计机器学习，所以可以认为本书介绍的是机器学习方法统计学习的对象统计学习研究的对象是数据(data)，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，这是统计学习的前提。e.g.用随机变量描述数据的特征，用概率分布描述数据的统计规律在统计学习中，以变量或变量组表

Chen_Chance·2023-09-27 01:13

概率深度学习建模数据不确定性

（NeurIPS2017)[1]中的数据不确定性建模，并给出公式推导。论文[1]指出不确定性uncertainty分为随机不确定性(aleatori…https://zhuanlan.z

FlyingAnt_·2023-09-25 22:32

【计算机组成原理】MIPS=f/(CPI10^6)公式推导*过程

仅个人见解，欢迎讨论MIPS指的是每秒钟CPU能执行的指令总条数，且单位是百万条每秒详细过程如下，由于是自己预习，有一些步骤写出来是为了方便理解上图涉及的概念如下图补充如有错误请再讨论

我是火星人集成灶都说好·2023-09-24 22:38

2019-08-21

符号规则简记：顶点起算顺正逆副,光轴→光线→法线阿贝不变量：应用于折射，公式为n'/l'-n/l=n'-n/r还讲了垂轴放大率，讲了公式及公式推导，和垂轴放大率β的值分别代表什么情况讲了轴向放大率和角放大率

d8e83a1033da·2023-09-24 17:27

matlab图像校正工具箱_相机标定简介与MatLab相机标定工具箱的使用（未涉及原理公式推导）...

一、相机标定的目的确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，建立摄像机成像的几何模型，这些几何模型参数就是摄像机参数。二、通用摄像机模型世界坐标系、摄像机坐标系和像平面坐标系都不重合。同时考虑两个因素：(1)摄像机镜头的畸变误差，像平面上的成像位置与线性变换公式计算的透视变换投影结果有偏差；(2)计算机中图像坐标单位是存储器中离散像素的个数，所以像平面上的连续坐标还需取整

独角兽邹教授·2023-09-24 04:15

【算法练习Day4】两两交换链表节点&&删除链表倒数第 N 个结点&&环形链表 II

的成长之路学习社区：Sherry的成长之路（个人社区）专栏链接：练题长路漫漫浩浩，万事皆有期待文章目录两两交换链表中的节点一般思路递归思路其他问题删除链表的倒数第N个结点暴力求解双指针法其他问题环形链表II公式推导相交链表总结

Sherry的成长之路·2023-09-24 02:17

李航老师《统计学习方法》第五章阅读笔记

决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。以下是关于分类决策树的一些基本概念和特点：树形结构：决策树模型呈现为一种树状结构，其中包括根节点、内部节点和叶子节点。每个节点表示一个特征或属性，每个边表示一个特征值或属性值的判断条件。从根节点开始，通过遵循不同的条件路径，最终到达叶子节

Chen_Chance·2023-09-24 00:50

李航老师《统计学习方法》第四章阅读笔记

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。朴素贝叶斯法是一种用来进行分类的方法，它基于两个重要的假设：贝叶斯定理和特征条件独立假设。贝叶斯定理：贝叶斯定理是一种用来估计事件发生概率的数学原理。它告诉我们如何根据已知的信息来计算未知事件的概率。在分类问题中，我们希望找到最有可能的类别，贝叶斯定理帮助我们基于已知信息来估计这些概率。特征条件独立假设：这是朴素贝叶斯法的一个关键假设，它有

Chen_Chance·2023-09-23 19:15

Hoeffing不等式

在李航老师的统计学习方法（第一版中）Hoeffing不等式Hoeffing不等式Hoeffing不等式是这样子给出的设X1,X2,...,XNX_1,X_2,...,X_NX1,X2,...,XN是独立随机变量

Chen_Chance·2023-09-23 07:40

糖果传递问题（超详细的数论公式推导+贪心结论+均分问题）

糖果传递问题文章目录糖果传递问题问题描述问题分析【公式推导过程】代码问题描述有n个小朋友坐成一圈，每人有a[i]个糖果。每人只能给左右两人传递糖果。每人每次传递一个糖果代价为1。

蒜白·2023-09-22 23:44

李航老师《统计学习方法》第2章阅读笔记

感知机（perceptron）时二类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想象一下在一个平面上有一些红点和蓝点，这些点代表不同的类别。分离超平面就是一条线，可以将红点和蓝点分开，使得所有的红点都在一侧，而蓝点都在另一侧。这条线（或者平面，对于高维数据）被称为分离超平面。2.1感知机模型定义2

Chen_Chance·2023-09-22 21:40

等差和等比数列公式推导

等差数列设首项为,末项为,项数为,公差为,前项和为,则有：通过Sn+Sn的方式求出Sn等比数列等比数列Sn=a1×(1-q^n)/(1-q)，Sn=n×a1（当q=1时）；推导过程为：Sn=a1+a2+…+anq×Sn=a1×q+a2×q+…+an×q=a2+a3+…+a(n+1)，Sn-q×Sn=a1-a(n+1)=a1-a1×q^n(1-q)×Sn=a1×(1-q^n)Sn=a1×(1-q^n

yygr·2023-09-22 18:42

朴素贝叶斯(NBM)之后验概率最大化的含义 | 统计学习方法

朴素贝叶斯-贝叶斯估计Python复现：舟晓南：朴素贝叶斯（Bayes）模型python复现-贝叶斯估计；下溢出问题在《统计学习方法》一书中，详细说明了后验概率最大化与期望风险最小化之间的关系，深入地说明了后验概率最大化的含义

舟晓南·2023-09-21 23:39

平均收现天数2.9

因为“平均收现天数”和“应收账款周转率”的公式推导具有关联和连续性，所以，我们从“应收账款周转率”开始学习。

幸福就是刚刚好·2023-09-19 06:36

应届生校招经验汇总（主银行）

按照时间轴来写，从2019年七月份开始，到2019年12月结束我是武汉一名高校的研究生，2019年2月开始接触机器学习的内容，起先读了李航的《统计学习方法》，之后陆续读了西瓜书、python数据结构、算法第四版前几部分章节和

白色纯度·2023-09-19 06:43

一阶惯性低通滤波器

以上这段计算来自RC低通滤波器截止频率公式推导_月光疾風的博客-CSDN博客_rc低通滤波电路一般说滤波器到达稳态，需要3~5倍的时间

csdn_dx·2023-09-18 13:07

sympy 符号计算库在机器人旋转矩阵方面的应用（代码）

以下代码是在Jupyter中运行的，同时也是基于旋转坐标系的公式推导，先Z再Y最后Z。fromsympyimportsi

聪 ~smart·2023-09-18 10:01

【SLAM】坐标系变换与外参标定

1.坐标系变换1.1公式推导加入1后，变为齐次方程外参标定

宏辉·2023-09-17 12:51

python之有限体积法求解一维热传导问题

2、基于有限体积法的公式推导假定在y方向和z方向上尺寸无限大，温度梯度只在x方向上有意义。把整个区域划分为4个控制体，给定由于传热系数是常数，定义，体机源项，节点2处的一般离散形式为其中节点3得

老歌老听老掉牙·2023-09-16 17:16

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