统计学习方法李航第2页

机器学习计划

业务，可借此机会做AI项目，搞好绩效目标：1.短期，下周四有CNN分享，提前掌握并能及时吸收提问，展现所学2.长期，养成机器学习习惯，争取年底前精通TODO：一个月内1.系统的看完一本书，如深度学习或李航统计学习方法

老梅大人·2023-12-17 10:56

深度学习学习顺序梳理

333.999.0.0&vd_source=9607a6d9d829b667f8f0ccaaaa142fcb1.吴恩达机器学习课程已学完，时间较久了，后续可以重新听一遍，整理一下笔记2.白板推导读西瓜书统计学习方法看完了

陌上阳光·2023-12-14 23:37

李航礼薄

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三毛三_40d8·2023-12-03 13:50

线性可分SVM摘记

本文主要分析了线性可分的支持向量机模型，主要取自于李航《统计学习方法》第七章。0.线性可分\qquad如下图所示，考虑训练数据“线性可分”的情况：\qquad\qquad假设分类面wTx+b=0\bo

zfoox·2023-12-02 19:11

李航《统计学习方法》(第2版）清华PPT课件介绍与分享

参考：AI派李航博士的《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典，之前StrongerTang也特意分享过，李航《统计学习方法》电子版、配套课件及python实现代码分享(点击即可阅读)。

StrongerTang·2023-12-02 14:35

周记：2019年第39周（9.23—9.29）

2学习：《统计学习方法》chapter8-11，剩下的内容看完了。最后做了一个全书知识总结和整理，理论上的内容大概就这样了，接下来可以做做题库了，巩固一下知识。

孙文辉已被占用·2023-12-01 05:52

深度学习黎明时期的LeNet：揭开卷积神经网络的序幕

在这个时期，神经网络作为一种有效的统计学习方法逐渐崭

幻风_huanfeng·2023-11-29 10:29

支持向量机c++实现

本人参考李航《统计学习方法》，以及JCPlatt《SequentialMinimalOptimization:AFastAlgorithmforTrainingSupportVectorMachines

_流雲·2023-11-24 08:31

数据挖掘-k近邻算法的R实现

基础知识来自教材：李航的《统计学习方法》本人小白，仍在不断学习中，有错误的地方恳请大佬指出，谢谢！

Rr-7·2023-11-24 05:35

西电李航操作系统课程笔记 day2 Scheduling

文章目录调度(Scheduling)何时调度怎么调度抢占和非抢占(Preemptive&Non-Preemptive)批处理调度(BatchScheduling)各时间定义SJF(Short-Job-First)交互系统调度(InteractiveSystemScheduling)Round-RobinScheduling基于优先级调度(PriorityScheduling)保证式调度(Guara

aeroseat·2023-11-23 16:35

【收藏】时间序列预测入门必读的4篇论文

统计学习方法需要结合时序

深度学习技术前沿·2023-11-22 20:04

第十八节螳螂捕蝉黄雀在后面的后面

“宗哥，那天喝酒的时候小穆不是喝了酒了吗，说好的1.5个亿合同，你让李航带着他明天去体育局谈细节吧！”“别逗了，吃饭喝酒都是应该的，合同回头再说。”

易卜生生·2023-11-21 17:29

动手学大模型应用开发_学习笔记（一）——大模型简介

一、走进大模型1.语言建模的发展历程20世纪90年代统计学习方法通过前面的词汇来预测下一个词汇。在理解复杂语言规则方面存在一定局限性。

dandellion_·2023-11-14 22:35

Python 统计学习方法——kdTree实现K近邻搜索

效果说明：Input：输入Num个Dim维点的坐标，Points.size=(Num,Dim)，输入一个目标点坐标Target、查找最近邻点数量K。Output:求出距离Target最近的K个点的索引和距离。（具体坐标可由索引和Points列表获取）环境要求：Python3withnumpyandmatplotlib当Dim=2、Num=30、K=4时，绘制图如下：输出：candidate_ind

Retrospector·2023-11-13 11:20

李航《统计学习方法》——马尔可夫链蒙特卡罗法

这篇博客是在自学李航老师的《统计学习方法》19章MCMC的过程中，进行简要的复述和记录，之后会在二刷三刷博客的时候增加自己对方法对口语化描述及理解，关注我一起加油吧～～文章目录19.1蒙特卡罗法19.1.1

秋男不吃牛肉豆制品牛奶小麦·2023-11-13 00:55

感知机算法的python实现

算法原理这是《统计学习方法》对感知机算法原理的描述：为简化问题难度，本文只讨论二维平面上点的线性可分。我们可以不用理会“超平面”这个概念的原意。

辅玉·2023-11-12 21:45

什么是EM算法？

开头借用李航老师书中总结，概率模型有时既含有观测变量，又含有隐藏变量或者潜在变量，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，或者贝叶斯估计法估计模型参数，但是，当模型含有隐含变量的时候

Air_2014·2023-11-12 07:00

西电李航操作系统课程笔记 day12 deadlock

文章目录deadlock死锁概念死锁本质死锁条件死锁处理策略忽略问题(鸵鸟算法)检查并恢复动态避免死锁破坏必要条件之一死锁检测和死锁恢复检测死锁的方法资源分配图分配/请求矩阵资源轨迹图(进度图)//CSAPPnote-day13三种并发编程恢复方法抢占回滚kill死锁避免安全状态和不安全状态单资源算法多资源算法死锁预防破坏互斥破坏占有并等待破坏不可抢占破坏环路等待其他问题两阶段加锁(two-pha

aeroseat·2023-11-10 04:31

西电李航操作系统课程笔记 day1 IPC

文章目录IPC(interprocesscommunication进程间通信)竞争条件(Raceconditions)临界区(CriticalRegion)互斥方案屏蔽中断锁变量严格轮换法Peterson解法TSLSleep&Wakeup改进信号量(Semaphore)semaphore(信号量)//day13三种并发编程互斥量(mutex)条件变量(ConditionalVariables)消息

aeroseat·2023-11-10 04:00

摘录：转AI的一些建议

wamg潇潇·2023-11-09 19:10

隐私无忧·2023-11-08 11:31

机器学习/数据挖掘之中国大牛

xuyanan3·2023-11-05 00:45

【深度学习】pytorch——线性回归

若有错误欢迎指出哟~深度学习专栏链接：http://t.csdnimg.cn/dscW7pytorch——线性回归线性回归简介公式说明完整代码代码解释线性回归简介线性回归是一种用于建立特征和目标变量之间线性关系的统计学习方法

今天有没有吃饱饱·2023-11-03 07:33

SVM

看了李航的书，大致总结一下关键点吧。1.间隔的定义：函数间隔和几何间隔2.SVM优化目标：找到最大的几何间隔的分离超平面，不仅能将正负点分开，还要有足够大的确信度。

__cbf0·2023-11-03 02:35

图数据库对比：Neo4j vs Nebula Graph vs HugeGraph

性能测试对比本文系腾讯云安全团队李航宇、邓昶博撰写图数据库在挖掘黑灰团伙以及建立安全知识图谱等安全领域有着天然的优势。为了能更好的服务业务，选择一款高效并且贴合业务发展的图数据库就变得尤为关键。

NebulaGraph·2023-11-01 22:29

统计学习方法决策树

文章目录统计学习方法决策树决策树模型与学习特征选择决策树的生成ID3算法C4.5的生成算法决策树的剪枝CART算法CART回归树的生成CART分类树的生成CART剪枝统计学习方法决策树阅读李航的《统计学习方法

Air浩瀚·2023-10-30 04:14

第三节康复按摩之遇

李航通知穆紫峰被录用，马上就可以来上班了，穆紫峰心中狂喜，立马就去找范代兵要辞职，没想到范代兵瞪了他一眼，“去个毛啊！老实待着，这个地方我说了算，你小子成精啊！”

易卜生生·2023-10-29 16:46

统计学习方法 | 朴素贝叶斯法

目录一、朴素贝叶斯法的原理二、极大似然估计下的朴素贝叶斯算法python实现三、贝叶斯估计下的朴素贝叶斯算法python实现一、朴素贝叶斯法的原理二、极大似然估计下的朴素贝叶斯算法python实现importnumpyasnpdefnaiveBayes(X,Y,n,x):'''X代表的是各个特征的特征值Y代表类标记n代表特征类别x代表需要预测的数据点''''''得到各特征和类标记的类别'''#各特

天下弈星~·2023-10-26 20:04

统计学习方法——支持向量机(SVM)

SVM支持向量机(supportvectormachines,SVM)是一种二类分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器；支持向量机还包含核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法欧几里得空间和希尔伯特空间【源自维基百科】欧几里得空间可以被扩展来应用于任何有限维度，而这种空间叫做n维欧几里得空间（甚至简称 n 维空间）或有限维实内积

AndrewZhou924·2023-10-26 16:18

统计学习方法支持向量机（下）

文章目录统计学习方法支持向量机（下）非线性支持向量机与和核函数核技巧正定核常用核函数非线性SVM序列最小最优化算法两个变量二次规划的求解方法变量的选择方法SMO算法统计学习方法支持向量机（下）学习李航的

Air浩瀚·2023-10-26 16:46

统计学习方法拉格朗日对偶性

文章目录统计学习方法拉格朗日对偶性原始问题对偶问题原始问题和对偶问题的关系统计学习方法拉格朗日对偶性读李航的《统计学习方法》时，关于拉格朗日对偶性的笔记。

Air浩瀚·2023-10-26 16:46

统计学习方法支持向量机（上）

文章目录统计学习方法支持向量机（上）线性可分支持向量机与硬间隔最大化定义硬间隔最大化对偶算法线性支持向量机与软间隔最大化定义软间隔最大化对偶算法合页损失函数统计学习方法支持向量机（上）读李航的《统计学习方法

Air浩瀚·2023-10-26 16:42

【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

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

李航统计学习--感知机算法实现（python）

感知机1．感知机是根据输入实例的特征向量xxx对其进行二类分类的线性分类模型：f(x)=sign⁡(w⋅x+b)f(x)=\operatorname{sign}(w\cdotx+b)f(x)=sign(w⋅x+b)感知机模型对应于输入空间（特征空间）中的分离超平面w⋅x+b=0w\cdotx+b=0w⋅x+b=0。2．感知机学习的策略是极小化损失函数：min⁡w,bL(w,b)=−∑xi∈Myi(

_dingzhen·2023-10-21 08:38

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

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

当初我要是这么学习Nginx就好了！（多图详解）

来自公众号：51CTO技术栈作者：李航“本文主要帮助大家熟悉Nginx有哪些应用场景、Nginx特点和架构模型以及相关流程、Nginx定制化开发的几种模块分类。读完本文你将对Nginx有一定的认识。

夜空_2cd3·2023-10-19 23:51

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

2018年8月9日

地来到公司并打扫工位，学长继续出差中，但是休产假的另一个同事倒是回来了……上午闲着没事看了看李航的统计机器学习，超困，中午睡了半个小时午觉后好了点。

真昼之月·2023-10-18 05:36

李航：关于大模型的思考及研究热点

本文阐述李航老师对LLM的一些看法，主要观点如下：ChatGPT的突破主要在于规模带来的质变和模型调教方式的发明。LLM融合了实现人工智能的三条路径。LLM的开发需要结合第三者体验和第一者体验。

机器学习社区·2023-10-17 23:52

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

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

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