统计学习方法李航第26页

李航·统计学习方法笔记·第6章 logistic regression与最大熵模型（1）·逻辑斯蒂回归模型

第6章logisticregression与最大熵模型（1）·逻辑斯蒂回归模型标签（空格分隔）：机器学习教程·李航统计学习方法第6章logisticregression与最大熵模型1逻辑斯蒂回归模型Logisticdistribution1

tina_ttl·2020-08-17 15:29

统计学习方法第二版学习笔记（三）朴素贝叶斯法

3朴素贝叶斯法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。对于给定给定数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布；然后对给定输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。3.1朴素贝叶斯法的学习与分类朴素贝叶斯法通过训练集学习联合概率分布P(X,Y)。具体通过学习先验概率分布和条件概率分布实现。朴素贝叶斯法对条件概率分布作了条件独立性假设，朴素贝叶斯法也由此得名。朴

tianyouououou·2020-08-17 15:16

统计学习方法第二版学习笔记（一）感知机

1感知机感知机是二类分类的线性分类模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性化分的分离超平面。1.1感知机模型感知机是一种线性分类模型，属于判别模型。感知机模型的假设空间是定义在特征空间中的所有线性分类模型。1.2感知机学习策略线性可分数据集：存在某个超平面S能够将数据集的正负实例点完全正确地划分开。假设训练数据集是线性可分的，感知机学习的目标就是求得一个能够将训练集正负实例点完全正确分开的超平面

tianyouououou·2020-08-17 15:16

统计学习方法（一）感知机学习

这段时间零零散散地看了一部分《统计学习方法》，作为小白的我真的是看的…头昏脑胀，还是把自己学的一点点东西记录下来好了。

MirrorN·2020-08-17 15:09

李航机器学习 | (3) 统计学习方法(第2版)笔记 --- 感知机习题与编程作业

1.Minsky与Papert指出：感知机是线性模型，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。首先写出异或函数对应的输入输出：y11-11-1+1-11+1-1-1-1我们可以可视化上述实例及其标签：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[1,1],[1,-1],[-1,1],[-1,-1]])

CoreJT·2020-08-17 14:37

机器学习（南京大学周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》）

机器学习的三种不同方法：一、监督学习（supervisedlearning）——对未来事件进行预测。使用有类标的数据构建数据模型。然后使用经训练得到的模型对未来的数据进行预测。主要分为两类：1.利用分类对类标进行预测2.使用回归预测连续输出值二、无监督学习（unsupervisedlearning）——发现数据本身潜在的结构。分为两类：1.通过聚类发现数据的子群2.数据压缩中的降维三、强化学习（r

黑夜的幽灵·2020-08-17 14:34

统计学习方法-理论知识学习笔记

目录前言：1统计学习的方法概论1.1统计学习1.1.1统计学习特点1.1.2统计学习的对象1.1.3统计学习的目的1.1.4统计学习的方法1.1.5统计学习的研究1.1.6统计学习的重要性1.2监督学习1.2.1基本概念1.3统计学习三要素1.3.1模型1.3.2策略1.3.3算法1.4模型评估与模型选择1.4.1训练误差与测试误差1.5正则化与交叉验证1.5.1正则化1.5.2交叉验证1.6泛化

忆_恒心·2020-08-17 14:53

统计学习方法——第1章统计学习方法概论

统计学习方法第一章统计学习方法概论1.1统计学习对象：数据。基本假设：同类数据具有一定的统计规律性。

qq_37172182·2020-08-17 14:44

统计学习方法-李航（2）

统计学习方法-李航（第一章2）如何对经验风险进行矫正经验风险最小化（ERM）缺点结构风险最小化极大似然估计和贝叶斯估计（PR）极大似然估计贝叶斯估计如何对经验风险进行矫正在现实中，由于训练样本数目有限，

萌即正义Zitrone·2020-08-17 14:52

统计学习方法——感知机模型

0.写在前面在这一节，我们将要正式介绍第一个机器学习方法，感知机。在机器学习课程中，我们在神经网络的课程中，第一次接触到了感知机。不过那时候，我们更多的是关注，感知机如何进行训练，包括随机梯度下降法和批梯度下降。但是对于其数学原理和正确性没有具体的深究，只是对于其表现形式和具体运行步骤有了一定的了解。在这一节中，我们将对感知机的相关问题进行讨论。1.感知机的定义对于我们要讨论的感知机，首先要明确什

刘炫320·2020-08-17 14:14

《统计学习方法》第三章总结

第三章讲的是K邻近法，一种基本分类与回归的方法。简单描述就是：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类。例如上图，图中有红色的三角形类和蓝色的方块类，绿色的是待分类的对象，如果我们取K=3，那么很显然在绿色圆周围有两个红的一个蓝的，绿色的圆应该归为红色的一类，但是如果选择K=5，绿色的圆周围有三个蓝的两个红

哈特谢普苏特·2020-08-17 13:09

统计学习方法——实践

看书结合python实现的博客学习：李航《统计学习方法》第二章——用Python实现感知器模型（MNIST数据集）李航《统计学习方法》第三章——用Python实现KNN算法（MNIST数据集）李航《统计学习方法

黑人子敬·2020-08-17 13:44

李航《统计学习方法》第二章习题和笔记

李航《统计学习方法》第二章习题和笔记感知机模型点到平面公式的推导两种思路习题感知机模型模型：f(x)=sign(w⃗⋅x⃗+b)f(x)={\rmsign}(\vecw\cdot\vecx+b)f(x)

赶只鸡·2020-08-17 13:41

统计学习方法学习笔记（第一章）

第一章概论统计学习的目的：用已知数据的信息来对未知数据进行预测和分析统计学习方法：监督（主要是对此讲解）半监督（是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。

misaiya1·2020-08-17 13:27

《统计学习方法》学习笔记（1）—— 统计学习三要素

本文主要参考书籍为《统计学习方法》（李辉），第一章统计学习方法概论。

大羚羊·2020-08-17 13:29

机器学习的学习路线

[plain]viewplaincopyML书单│李航.统计学习方法.pdf│机器学习及其应用.pdf│AllofStatistics-AConciseC

Computer_Elearning·2020-08-17 13:17

统计学习方法笔记---感知机

感知器本章概要感知器是根据输入实例的特征向量x对其进行二类分类的线性分类模型：f(x)=sign(w⋅x+b)f(x)=sign(w\cdotx+b)f(x)=sign(w⋅x+b)感知器模型对应于输入空间中的分离超平面w⋅x+b=0w\cdotx+b=0w⋅x+b=0感知器学习的策略是极小化损失函数：minw,bL(w,b)=−∑xi∈Myi(w⋅xi+b)min_{w,b}L(w,b)=-\s

leemusk·2020-08-17 13:44

统计学习方法读书笔记（一）之监督学习

1.统计学习统计学习也叫统计机器学习，从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，又回到对数据的分析与预测中去。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。同类数据就是有某种共同性质的数据，例如英文文章、近几年某一天的天气情况等。因为只有相同性质，才具有统计规律，才可以用概率统计的方法来进行处理。一般情况下，用随机变量描述数据中的特征，用概率分布描述数据的统计规律。

To_1_oT·2020-08-17 12:01

统计学习方法李航---第2章感知机

第2章感知机感知机(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。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化求得感知机模型。2.1感知机模型定义(感知机)：假设输入空间(特征空间

dazhichang6061·2020-08-17 12:08

统计学习方法概论

实现统计学习方法的步骤：1.得到一个有限的训练数据集合；2.确定包含所有可能模型的假设空间，即学习模型的集合；3.确定模型选择的准则，即学习的策略；4.实现求解最优模型的算法，取出学习的算法；5.通

lx青萍之末·2020-08-17 12:33

统计学习方法笔记（一）

统计学习方法概论1.1统计学习统计学习（statisticslearning）：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。

bujidaodxbc·2020-08-17 12:01

统计学习方法笔记——第一章统计学习方法概论（2）

1.1统计学习三要素统计学习方法=模型+策略+算法1.1.1模型上一节已介绍过，在监督学习过程中，模型就是要学习的条件概率分布或者决策函数，假设空间中包含了所有可能得模型，通常有无数种。

MLearner·2020-08-17 12:07

《统计学习方法》-习题2.3

题目：证明以下定理：样本集线性可分的充分必要条件是正实例点集所构成的凸壳与负实例点集构成的凸壳互不相交。解答：必要性：如果样本集是线性可分的，即存在一个分离平面wx+b=0wx+b=0wx+b=0对于所有的正实例点x+x_+x+有wx++b>0wx_++b>0wx++b>0对于所有的负实例点x−x_-x−有wx−+b0>0>0同理可以得到对于所有的负实例点，在平面wx+b<0wx+b<0wx+b<

LuckilyHaveYou·2020-08-17 11:07

第一章统计学习方法概论（二）三要素、模型评估和模型选择

统计学习方法都是由模型、策略和算法构成的，即统计学习方法由三要素构成，可以简单地表示为方法=模型+策略+算法。1、模型在监督学习中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。

灯火阑珊不知处·2020-08-17 11:05

统计学习方法——第1章统计学习及监督学习概论

简介本系列博客的主要学习资料为由清华大学出版，李航编写的《统计学习方法（第2版）》。希望本系列的博客内容能够帮助初学者加深理解。本系列博客完全按照《统计学习方法》的编排顺序书写。

Gao_YanTai·2020-08-17 11:59

《统计学习方法》读书笔记第1章: 统计学习及监督学习概论

第1章：统计学习及监督学习概论统计学习（statisticallearning）是关于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的一门学科，也称为统计机器学习（statsticalmachinelearning）。因而我们也可以说统计学习是运用一系列工具对数据进行分析建模，故它的研究对象是数据，研究目的是预测与分析。从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据模型，发现数据中的知识，又

xcj～·2020-08-17 11:56

李航统计学习方法(第二版)第二章感知机学习笔记【实战篇】

感知机学习笔记【实战篇】原始形式对偶形式原始形式本节用李航大大第二版统计学习方法中的例题作为例子来进行学习与编码。

禅心001·2020-08-17 11:38

统计学习方法·笔记·第二章感知机

第2章感知机（perceptron）感知机是二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。感知机模型f(x)=sign(w⋅x+b)f(x)=sign(w\cdotx+b)f(x)=sign(w⋅x+b)wϵRnw\epsilonR^nwϵRn叫做权值（weight）或权值向量（weightvector），bϵRb\epsilonRbϵR叫做偏置（bias）。w⋅

Moon00zz·2020-08-17 11:57

集成学习之Boosting（一）Adaboost

1、前言最近项目用集成学习用的多，好好地复习了一遍集成学习的所有较为基础的知识，而这节我要讲的Boosting就是一种很常用的统计学习方法，以下是我总结的内容（跟着西瓜书和统计学习方法的思路来的），仅作为本人记录参考

请叫我Ricardo·2020-08-17 11:24

统计学习方法——第一章学习笔记

统计学习方法——第一章学习笔记一、统计学习统计学习方法的三要素：模型、策略和算法。统计学习的对象：数据。提取数据的特征，抽象出数据的模型，最后用于数据的分析与预测。

不吃辣的昕宝宝·2020-08-17 11:09

李航《统计学习方法》第二版-第1章统计学习及监督学习概论1.1-1.2 浅见

李航《统计学习方法》第二版-第1章统计学习及监督学习概论1.1-1.2浅见目的第一章统计学习及监督学习概论1.1统计学习统计学习是什么，做什么的统计学习的对象统计学习的目的统计学习的方法1.2统计学习的分类基本分类监督学习输入空间

王伟王胖胖·2020-08-17 10:48

《统计学习方法》学习笔记——第2章感知机

2.1感知机模型1、感知机的定义：假如输入空间（特征空间）是,每一维表示一个特征，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。由输入空间到输出空间的函数：(是内积，是权值\权重向量，b是偏置）成为感知机。它是一种线性分类器。2、是特征空间的分离超平面，位于超平面不同的两部分的特征向量被分为正、负类。2.2感知机学习策略1、数据集的线性可分性给定一个数据集

愿你眼中的星光永远灿烂·2020-08-17 10:57

李航第二章课后习题

原文在我的个人博客上，欢迎叨扰。2.1**题目描述：**Minsky和Papert指出：感知机是线性模型，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。解：异或的输入输出如下：x(1)x(2)y11-11-11-111-1-1-1接下来我们简单证明一下异或操作的线性不可分性：证：利用反证法，假设存在一个超平面wx+b=0，满足条件：y(w⋅x+b)>0∀x∈{(1,1)T

sanmaopep·2020-08-17 10:51

《统计学习方法》学习笔记

最近把李航的《统计学习方法》看完了，感觉很不错，从概论到各个统计方法，由易到难层层推进，每个方法都有详尽的数学公式推倒，感觉很适合有一定数学功底的人作为机器学习入门来看。

ArthurYang·2020-08-17 10:46

统计学习方法第二章习题答案

文章目录习题2.1习题2.2习题2.3参考习题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。答：即证明异或逻辑是线性不可分的异或逻辑表x1x_{1}x1x2x_{2}x2ylabel110-1101+1011+1000-1直观观察法：将4个点投射到直角坐标系中直观上可以发现，不能找到一条直线将两类点准确无误

Brielleqqqqqqjie·2020-08-17 10:08

统计学习方法笔记，第二章笔记，感知机

2.1感知机模型模型函数：其中感知机属于线性模型，因为其含有超平面将空间分为两个部分，位于超平面两侧的点分别是正、负两类。2.2感知机的学习策略感知机模型的学习策略是让误分类的点到超平面的距离最小。那么误分类的点怎么求呢？我们已知对于一个点，如果被正确分类，那么预测结果与真实的分类应该是同号的，即或，所以当分类错误时，两者符号应该是相反的。因此有：我们通过几何知识可知，对于空间中的一个点，它到超平

努力学挖掘机的李某某·2020-08-17 10:21

《统计学习方法》第二章总结

第二章主要讲的是二类分类的线性分类问题——感知机。感知机属于一种线性分类模型，属于判别模型，感知机的几何解释是一个可以用于分割两种不同数据的超平面，位于两部分的点（特征向量）分别被分为正类和负类，也被成为分离超平面。通过学习训练数据，得出w和b的值，用于预测数据输出分类结果。一个重要的概念是线性可分性和线性不可分性：感知机学习算法的原始形式：并且可以通过数学方法证明对于线性可分数据集感知机学习算法

哈特谢普苏特·2020-08-17 10:21

《统计学习方法(第二版)》学习笔记第一章统计学习及监督学习概论

文章目录第一章统计学习及监督学习概论1.回归_vs_分类_vs_标注2.数据的独立同分布假设3.极大似然估计3.1概念理解3.2极大似然函数4.生成模型_vs_判别模型5.核方法6.正则化7.交叉验证第一章统计学习及监督学习概论第一章作为开篇，其实是导论性质的一章，大部分内容也都是老生常谈，不过还是有一些概念我觉得挺有意思的，值得记录总结一下。不积跬步无以至千里，对基本概念的了解是基础，只有在掌握

忆殇DR·2020-08-17 10:50

《统计学习方法》第二章: 感知机读书笔记

第二章2.感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略2.3感知机学习算法感知机学习算法的原始形式感知机学习算法的对偶形式2.4感知机学习算法收敛证明2.5我的实现，不一定简便一切为了数据挖掘的准备2.感知机2.1感知机模型感知机：二类分类的线性模型。数学表达：输入空间X⊆RnX\subseteqR^nX⊆Rn，输出空间是y={+1,−1}y=\{+1,-1\}y={+1,−1}，输入实例x,输出实

ErinLiu❤·2020-08-17 10:32

《统计学习方法》读书笔记第二章

第二章感知机概括感知机是二类分类模型。输出取-1和+1二值。属于判别模型。利用梯度下降法进行学习。具有简单而易于实现的优点。是神经网络和支持向量机的基础。2.1感知机模型定义2.1（感知机）：假设输入空间（特征空间）是X⊆Rn，输出空间是Y={−1,+1}。由输入空间到输出空间的如下函数f(x)=sign(w⋅x+b)称为感知机。其中w和b为感知机模型参数，w叫做权值或权值向量，b叫做偏置。sig

子夕听雨·2020-08-17 10:28

统计学习方法 (李航第2版)

文章目录第1篇监督学习第1章：统计学习及监督学习概论第2章：感知机第3章：k近邻法第4章：朴素贝叶斯法第5章：决策树第6章：逻辑斯谛回归与最大熵模型第7章：支持向量机第8章：提升方法第9章：EM算法及推广第10章：隐马尔可夫模型第11章：条件随机场第12章：监督学习方法总结第2篇：无监督学习第13章：无监督学习概论第14章：聚类方法第15章：奇异值分解第16章：主成分分析第17章：潜在语义分析第1

TooSIMple_·2020-08-17 10:51

【读书笔记】李航统计学习方法第一章统计学习与监督学习概论（上）

文章目录第一章统计学习与监督学习概论（上）1.1统计学习1.2统计学习的分类1.基本分类2.按模型分类3.按算法分类4.按技巧分类1.3统计学习方法三要素第一章统计学习与监督学习概论（上）1.1统计学习

司马平雋·2020-08-17 10:13

统计学习方法——第2章感知机

感知机思维导图如下：感知机学习算法的对偶形式的实现：importnumpyasnp#采用感知机学习算法的对偶形式实现classPerceptronDual:def__init__(self):#初始化函数，初始化w,bself.weights=Noneself.bias=Nonedefsign(self,x):#signfunction判断正负的函数return1ifx>=0else-1deftr

Gao_YanTai·2020-08-17 10:43

统计学习方法第二版读书笔记——第一章统计学习及监督学习概论

统计学习及监督学习概论统计学习的分类基本分类按模型分类概率模型和非概率模型【确定性模型】判别式模型和生成式模型统计学习的分类基本分类统计学习一般包括监督学习、无监督学习、强化学习，有时还有半监督学习和主动学习。按模型分类概率模型和非概率模型【确定性模型】概率模型与非概率模型的定义：在监督学习中，概率模型取条件概率分布形式P(y∣x)P(y|x)P(y∣x)，非概率模型取函数形式y=f(x)y=f(

禅心001·2020-08-17 10:30

统计学习方法——第二章学习笔记

感知机感知机是二类分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1，属于判别模型。感知机学习是要找到将训练数据进行线性划分的分离超平面，所以引入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。一、感知机模型1、感知机：假设输入空间（特征空间）是X∈Rn，输出空间是Y={+1,−1}。由输入空间到输出空间的函数：y=sign(w⋅x+b)称为感知机。

不吃辣的昕宝宝·2020-08-17 10:19

《统计学习方法》读书笔记——第2章感知机

总结：感知机是一个二分类线性分类模型，旨在用一个超平面将数据线性划分。一、模型感知机使用的函数是：f(X)=sign(w*X+b)，sign是符号函数，sign(x)表示如果x>0则为1，x<0则取-1。几何意义就是一个超平面S，将空间分为两部分，一部分为正、一部分为负（感知机只适合线性可分的数据集）二、策略误分类点到超平面S的距离和作为损失函数（为了方便计算，真正的损失函数做了一些调整）误分类点

FlyingApe·2020-08-17 10:09

尝试尽可能详细的《统计学习方法》笔记——第二章感知机

前言这本书介绍的第一个模型就是感知机（perceptron），这是一种针对二类分类建立的模型，输入样本的特征向量，输出预测该样本在二类中的类别。完成这个思想的方法是，把样本的特征向量看成n维空间（样本有几个特征，就反映在几维空间）里的点，然后找到一个该空间的超平面，将样本点进行划分。找到这个超平面的问题有原始形式和对偶形式。第一节感知机模型定义完全的定义在书上有，这里省略一些细节。主要用来输出预测

Haisenky_kang·2020-08-17 10:27

【用python实现《统计学习方法》】之感知机（perceptron)

声明：首先非常感谢李航博士和这篇博文的博主。本文的理论部分主要参考李航博士的《统计学习方法》，而代码实现部分则是在上述的博文基础上完成，并新增了对偶形式的感知机的python实现。

肖橘猫·2020-08-17 02:51

决策树_统计学习方法_学习笔记

前言决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归算法，决策树模型呈树形结构，优点在于模型具有可读性且计算速度快。理解决策树模型可从两个角度进行理解：其一是将其看做根据特征所做的一系列if-then的判别规则；其二从条件概率出发，可理解为在特征满足一系列取值情况下所得到的结果。决策树模型通常包含三个步骤：特征选择、决策树生成、局册数的修剪。决策树的思想主要来源于Quinlan在1986年

OliverLee456·2020-08-16 23:49

机器学习学习笔记—正则化的理解

这几天在学习李航的统计学习方法，来谈谈我对于机器学习中正则化的理解：什么是正则化如何理解正则化正则化的作用第一个问题，什么是正则化？

Harrytsz·2020-08-16 23:05

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