统计学习方法李航第20页

统计学习方法第二版无监督学习视频课上线了！...

说起机器学习最响当当的书籍，李航博士的《统计学习方法》一定是榜上有名了！许多互联网企业的面试、笔试题目，都参考这本书。

weixin_39980841·2020-11-30 21:21

感知机——对偶形式

感知机算法这是李航老师书中列出的感知

nuistgwk·2020-11-26 16:46

matlab用幂法求特征值与特征向量_【科普】如何正确理解特征值与特征向量

为了以后学习统计学习方法更方便，在此记录下学习文章以加深理解。

weixin_39778150·2020-11-20 01:28

【统计学习方法算法实现】一、感知机学习算法 2. 对偶形式

《统计学习方法》——算法实现一、感知机学习算法2.对偶形式对偶形式的基本想法是，将www和bbb表示为实例xix_ixi和标记yiy_iyi的线性组合的形式，通过求解其系数而求得www和bbb。

你的宣妹·2020-11-18 23:30

李航《统计学习方法》第2版第6章 Python编程逻辑斯谛回归与最大熵模型实现mnist数据集分类

（参考深度之眼dodo老师代码，代码注释中有老师博客地址）逻辑斯谛回归模型（学习算法：梯度下降）#coding=utf-8#Author:Dodo#Date:2018-11-27#Email:[email protected]#Blog:www.pkudodo.com'''数据集：Mnist训练集数量：60000测试集数量：10000----------------------------

#苦行僧·2020-11-17 21:08

统计学习01：数据类型与常见统计指标

目前计划：打基础阶段先看冯国双老师的《白话统计》，之后进行深入学习（李航老师的《统计学习方法》蛮多推荐的，之后了解下）此外遇到示例绘图等操作，主要基于R(3.61)要点一：统计资料类型classification

小贝学生信·2020-11-15 10:45

李航《统计学习方法》第2版第5章课后习题答案

习题5.1题目：根据表5.1所给的训练数据集，利用信息增益比（C4.5算法）生成决策树.习题5.2题目：已知下表所示的训练数据，试用平方误差损失准则生成一个二叉回归树."""编程实现书本89页习题5.2算法：最小二乘回归树生成算法准则：平方误差最小化"""#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplty=np.array

#苦行僧·2020-11-12 23:39

李航《统计学习方法》第2版第4章课后习题答案

这里解释一下贝塔分布与狄利克雷分布：举个简单的例子说明为什么贝叶斯估计中的先验分布设为狄利克雷分布：参考链接：狄利克雷分布讲解Beta分布与贝叶斯估计狄利克雷分布与贝叶斯估计关于朴素贝叶斯代码编程实现参考链接：李航

#苦行僧·2020-11-11 23:39

李航《统计学习方法》第2版第2章课后习题答案

习题2.1题目：Minsky与Papert指出：感知机因为是线性模型，所以不能表示复杂的函数，如异或（XOR），验证感知机为什么不能表示异或。习题2.2题目：模仿例题2.1，构建从训练数据集求解感知机模型的例子。解：这里用python代码分别实现一下感知机学习算法的原始形式与对偶形式原始形式："""感知机(原始形式)：实现书本P40页例题2.1"""importnumpyasnpimportmat

#苦行僧·2020-11-09 11:20

李航《统计学习方法》第2版第1章课后习题答案

习题1.1题目：说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。

#苦行僧·2020-11-07 19:16

统计学习方法第二章感知机学习笔记

感知机感知机（perceptron）是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。感知机学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式。于1957年由Rosenblatt提出，是神经网络与支持向量机的基础。2.1感知机模型假设输入空间（特征空间）是，输出空间是。输入表示实例的特征向量，对应于输入空间（特征空间）的点；输出表示实例的类别。由输入空间到

学软件的小垃圾·2020-11-06 12:35

使用scipy求解带约束最优化问题

在看李航老师的《统计学习方法》时，想把例7.1通过代码实现，有了这篇博客。

洛阳山·2020-10-29 16:08

《统计学习方法》之朴素贝叶斯读书笔记

（本篇文章主要基于《统计学习方法》进行讲解）先前知识我们先举出一个训练集，便于接下来举例讲解，如下图1，该例子来源于《统计学习

亚你好瑟瑟·2020-10-23 23:06

记李航宇的“第一次”流泪

李航宇，五年级48班的一个孩子。还记得初闻其名时，我就猜测着：这爸妈，有文化，要么希望孩子长大了当宇航员，要么希望孩子将来走出去，有一番大作为。据我所知，孩子不是本地人，父母都是外来务工人员。

80后佛系老师·2020-10-18 21:29

面试题汇总2（吐血整理）

2021届校招算法岗知识点总结：机器学习基础统计学习方法（LR，SVM，EM，最大篇，集成学习等），值得反复看好几遍，每一遍都会加深理解；尤其是学习理论：贝叶斯决策理论/假设空间概念/经验风险，结构风险

一种tang两种味·2020-10-18 20:32

《统计学习》--统计学习及监督学习概论

目录统计学习介绍统计学习分类统计学习方法三要素模型评估与模型选择正则化与交叉验证泛化能力生成模型与判别模型监督学习应用总结统计学习介绍统计学习的特点以计算机及网络为平台数据为研究对象，数据驱动目的是对数据进行预测与分析以方法为中心

汪汪军师·2020-10-14 20:37

李航老师《统计学习方法》第二版第十章课后题答案

10.1使用后向算法计算P(O∣λ)P(O|\lambda)P(O∣λ)解：话不多说，上代码，自己写的，通用版，看到网上有多个不同版本的答案，还都是手算的，很佩服这些大佬的耐心，那么多的小数，一点点的算。第一个函数Bw_Recurrent(A,B,start_p,list_observation)为后向算法，名字里面的Bw表示BackWards#-*-coding:utf-8-*-importnu

六七～·2020-10-13 20:25

k近邻算法原理以及代码

虽然在《统计学习方法》中只讨论他的分类问题，但是其实回归问题也与分类问题类似。k近邻算法在我看来就是一个近朱者赤，近墨者黑的算法。一.模型KNN没有显式的学习过程，它不像感知机需要学习得到一个超平

Alter__·2020-10-13 17:05

男生女生谁怕谁（6）：敬老院的“小雷锋”

李航就故弄玄虚地改编《月亮代表我的心》，唱着回答柳叶的问题：“你问我到底喜欢谁，我凭啥告诉你。你的情也真，你的意也深，难道你也喜欢我……”“stop!”张莹莹强制命令，“再唱就不要跟着我们了。”

三门峡014张丽娜·2020-10-11 05:28

004.我想你了

摄影/@李航Albert亲爱的，现在已经夜深，你应该已经睡下了吧。这几夜，我总是难眠。尽管每晚都是在十一点准时给你说晚安，因为我想你可以早点休息。他们说，你是我的女朋友。

李同学的小窝·2020-10-10 23:19

机器学习：SVM（支持向量机）原理推导

本篇将详细介绍SVM的原理推导过程，包括线性、近线性、非线性、优化方法等，大量思想都源自于《统计学习方法》和刘顺祥《零基础入门python数据挖掘与分析》。

尹某某·2020-10-09 13:19

NLP面试题汇总1（吐血整理）

统计学习方法笔记当正负样本极度不均衡时存在问题！比如，正样本有99%时，分类器只要将所有样本划分为正样本就可以达到99%的准确率。但显然这个分类器是存在问题的。

一种tang两种味·2020-10-08 09:11

李航老师《统计学习方法》第二版第十一章课后习题答案

解：根据最大团的定义可知，该最大团共有两个最大团，李航老师的书上也指了出来。

六七～·2020-10-05 16:23

他们自豪的理由，都是这一个！

”这首歌让大家心潮澎湃对于国旗的热爱和崇敬不仅仅在歌声里更在我们的心里和行动里双节同庆之际很多人用自己的实际行动表达了“五星红旗，你是我的骄傲”↓↓↓公交车司机停车捡国旗抖灰收好近日，河南郑州公交司机李航驾驶

中国之声·2020-10-03 00:00

[强基计划] 统计学习方法以及监督学习方法的讨论

统计学习以及监督学习的讨论1.1统计学习学习的定义是什么呢？HerbertASimon认为，如果一个系统能够通过执行某个过程改善它的性能，那么这就是学习。统计学习，就是利用数据统计来提升系统表现性能的一种方法。统计学习利用数据，提取它的特征，抽象出数据的模型，并用于预测未来的数据。通常，统计学习可以分为监督学习、无监督学习、强化学习、自监督学习（一种无监督学习）。实现统计学习的步骤如下所示：（1）

zxymic·2020-09-28 15:19

支持向量机（五）——SMO算法

笔者主要参考学习的是李航老师《统计学习方法（第二版）》[1]和周志华老师的西瓜书《机器学习》[2]。如有错误疏漏，烦请指正。如要转载，请联系笔者，[email protected]。

Herbert002·2020-09-27 17:38

拉格朗日乘数法求朴素贝叶斯的极大似然估计

-增益的回答-知乎2.李航,统计学习方法

卷雷·2020-09-17 14:41

信息检索的评价指标 precision recall F1 mAP NDCG MRR ROC

-准确率、召回率、F1、mAP、ROC、AUCLearningtoRankforIR的评价指标—MAP,NDCG,MRR信息检索的评价指标(Precision,Recall,F-score,MAP)《统计学习方法

哀酱·2020-09-17 13:00

《统计学习方法》隐马尔可夫模型学习过程 Baum-Welch算法中几个公式的证明

证明P182页3.（1）中公式证明：首先明确上述公式中表示的是在参数下，生成的输出序列为，隐状态序列的第1个位置为，隐状态序列的第2到n个位置随便是什么都行的概率。所以表示成更清晰直观。因此，有证明P182页3.(2)中公式同3.(1)中给出的说明，其实表达的含义应该是，代表的是除了位置和位置之外的隐状态序列中其他位置的取值。因此，有证明P182页公式3.(3)公式同3.(1)中给出的说明，其实表

jijijix·2020-09-17 11:56

决策树的一个python实现例子

统计学习方法中决策树（一种基本的分类与回归方法）的一个python实现例子：决策树的一个python实现例子

Ethan.bin·2020-09-17 05:58

k近邻法最简单的实现方法-线性扫描

k近邻法的原理在这就不再多说，可以参考李航老师的《统计学习方法》（第2版），这里直接展示用python实现k近邻最简单的实现方法-线性扫描。#!

Ethan.bin·2020-09-17 05:58

【系列一】频率派v.s.贝叶斯派

zwszws111·2020-09-17 04:07

机器学习经典必读书，李航《统计学习方法》出视频课了！

众所周知，AI行业里的技术大牛，微软亚洲研究院、华为诺亚方舟实验室等知名机构有着丰富的从业经历的李航博士，又出了“蓝宝书”《统计学习方法》第二版！

zenRRan·2020-09-17 03:18

sklearn机器学习：支持向量机(SMV)

关于支持向量机的原理部分本人阅读的是李航《统计学习方法》，自己也做了个学习笔记，移步线性可分支持向量机，线性支持向量机，非线性支持向量机与SMO算法。

成都往右·2020-09-16 23:59

隐马尔科夫模型HMM的前向算法和后向算法

最近重新看了一遍《统计学习方法》中第十章《隐马尔可夫模型》，更加觉得这本书有浅有深，简洁深刻。HMM模型有三个基本问题：概率计算问题，学习问题和预测问题。

Orange先生·2020-09-16 23:58

决策树补充+调参

文章来源：统计学习方法西瓜书https://www.cnblogs.com/pinard/p/6056319.html

上进的菜鸟·2020-09-16 23:09

夏令营团灭凉经——北大信科数媒所、复旦计科nlp、计算所网数、交大软院ipads

个人情况南京大学软件学院五学期gpa排名9/227科研经历：无算法：写过三四十题leetcode中，其他基本没接触项目经历ctrlcv工程师vue+springboot+mysql这一套搞过好一会儿自己主要瞎看ai李航蓝皮书基本看完

ikuta_liu·2020-09-16 15:34

JAVA操作Hadoop

此外目前我在gitHub上准备一些李航的《统计学习方法》的实现算法，目标将书内算法全部手打实现，欢迎参观并打星。

Dod_o_·2020-09-16 12:49

最小二乘法求解多项式系数

1原理统计学习方法21页2实现#n次多项式的拟合曲线y=a0+a1x+a2x^2+'''+anx^nimportnumpyasnpx_array=np.array([0,0.1111,0.2222,0.3333,0.4444,0.5556,0.6667,0.7778,0.8889,1

a_rose_for_tang·2020-09-16 01:39

LR逻辑斯回归分析（优缺点）

本文是在学习完李航老师的《统计学习方法》后，在网上又学习了几篇关于LR的博客，算是对LR各个基础方面的一个回顾和总结。一简述逻辑斯蒂回归是一种对数线性模型。

老司机的诗和远方·2020-09-15 23:03

【计划】2015下半年做些什么事情

1)对于高等数学大概比较快，统计分析有本书《统计学习方法·李航》还没看过，所以先吃掉这本。2)矩阵分析，以前搞过MATLAB，对于处理矩阵还是会一点的。

super阿利·2020-09-15 20:11

从《数学之美》到李航《统计学习方法》的隐马尔科夫模型及python实现课后习题

（前向算法与后向算法简化）3.1前向算法3.2后向算法四HMM的学习算法（模型训练求解模型参数）五HMM预测算法（维特比算法）六课后习题主要对《数学之美》隐马尔科夫模型，维特比和他的维特比算法、《统计学习方法

李滚滚·2020-09-15 18:50

最小二乘回归树Python实现——统计学习方法第五章课后题

李航博士《统计学习方法》第五章第二题，试用平方误差准则生成一个二叉回归树。

vivian_ll·2020-09-15 18:36

隐马尔可夫模型（HMM）的MATLAB实现——Viterbi算法

代码中有示例，来自李航《统计学习方法》function[Delta,Psi,P,I]=Viterbi(A,B,Pi,O)%函数功能：利用维特比算法找到观测序列O的最优路径%%参考文献：李航《统计学习方法

Chishuo_sgp·2020-09-15 17:52

图解比较李航书上的viterbi算法和dijistra算法

李航P184中有句话非常奇怪,是这样的:“根据动态规划原理,最优路径具有这样的特性:如果最优路径在时刻t通过节点it∗i_t^*it∗,那么这一路径从节点it∗i_t^*it∗到终点iT∗i_T^*iT

Applied Sciences·2020-09-15 16:22

机器学习——“奥卡姆剃刀”原理

（2）李航《统计学方法》一书中，在应用于模型选择时可以理解为：在所有可能选择的模型中，能够很好地解释已知数据并且十分简单才是最好的模型，也就是应该选择的模型。正则化就符合奥卡姆剃刀原理。

JY丫丫·2020-09-15 16:02

维特比算法实现李航《统计学习方法》

%维特比算法实现%参考：李航《统计学习方法》P208%Author:xueqing,2019-08-19%%输入%A：盒子状态转移矩阵%B：观测概率矩阵;%pi：初始概率分布%Ou:观测序列A=[0.5,0.2,0.3

雪清Fand·2020-09-15 16:49

损失函数、风险函数、经验风险最小化、结构风险最小化

摘自李航《统计学习方法》损失函数损失函数（lossfunction）或代价函数（costfunction）用以度量预测错误的程度。损失函数式f(X)和y的非负实值函数，记作L(Y,f(X))。

zhzhx0318·2020-09-15 06:44

深度学习，周志华，机器学习，西瓜书，TensorFlow，Google，吴军，数学之美，李航，统计学习方法，吴恩达，深度学习笔记，pdf下载

1.机器学习入门经典，李航《统计学习方法》2.周志华的《机器学习》pdf3.《数学之美》吴军博士著pdf4.Tensorflow实战Google深度学习框架.pdf5.

剑之所致，心之所往·2020-09-15 04:36

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