统计学习方法李航第29页

核函数的理解一

首先给出官方核函数的定义，其定义如下(可参考统计学习方法)：设X是输入空间（欧氏空间或离散集合），Η为特征空间（希尔伯特空间），如果存在一个从X到Η的映射φ(x):X→Η使得对所有的x,y∈X,函数Κ(

Michael_Shentu·2020-08-04 00:49

拉格朗日对偶性问题-《统计学习方法》学习笔记

0.内容介绍在约束最优化问题中，常常利用拉个朗日对偶性将原始问题转化为对偶问题，通过解对偶问题而得到原始问题的解，该方法应用在很多的统计学习方法中。

土肥宅娘口三三·2020-08-04 00:19

统计学习方法7-SVM详细推导

文章目录SVM1.定义1.1函数间隔和几何间隔1.2间隔最大化2.线性可分SVM2.1对偶问题2.2序列最小最优算法（SMO）2.2.1坐标下降法2.2.2SMO求解方法2.2.2.1求解等式约束2.2.2.2不等式约束修剪2.2.2.3变量的选择方法3.线性不可分SVM3.1松弛变量3.2求解对偶问题3.3支持向量求解参数$w,b$4.非线性SVM5.Reference:SVM 支持向量机是一

isstack·2020-08-03 22:05

统计学习方法之感知机 python代码实现

根据《统计学习方法》第2章，用python实现感知机。

okfu_DL·2020-08-03 20:20

李航《统计学习方法》学习笔记

文章目录统计学习方法概论监督学习知识点感知机k近邻法kd树:朴素贝叶斯决策树决策树的生成:决策树的剪枝:logistic回归和最大熵模型支持向量机线性可分支持向量机:非线性支持向量机:提升方法AdaBoost

Code进阶狼人·2020-08-03 19:00

Spark入门笔记

书籍>-spark大数据处理技术-sparkmllib机器学习实践-ApacheSpark源码剖析-Spark快速数据处理-深入理解Spark核心思想与源码分析-统计学习方法-spark官方文档中文版环境搭建教程

jerry_hero·2020-08-03 18:28

（一）拉格朗日对偶问题（Lagrange duality）

该方法应用在许多统计学习方法中，例如，最大熵模型与支持向量机。这里简要叙述拉格朗日对偶性的主要概念和结果。

LintaoD·2020-08-03 13:13

机器学习：朴素贝叶斯代码实现（不调库，基于《统计学习方法》中的简单数据）

什么是朴素贝叶斯：《统计学习方法》中，李航老师简洁地介绍了朴素贝叶斯基础的原理和算法虽然通篇下来也是满满的公式，但基本都是上层的公式，省略了许多底层的推导例如：极大似然估计法推出朴素贝叶斯法中的先验概率估计公式

CxsGhost·2020-08-03 12:02

【统计学习方法】支持向量机之非线性支持向量机

前篇：【统计学习方法】支持向量机之线性支持向量机一、核技巧非线性分类问题：下图是一个非线性分类问题：由图可见，无法用直线(线性模型)将正负实例正确分开，但可以用一条椭圆曲线(非线性模型)将它们正确分开.

菜小白—NLP·2020-08-03 12:06

拉格朗日乘子法、KKT条件、拉格朗日对偶性

拉格朗日乘子法、KKT条件、拉格朗日对偶性@20160718笔记主要来源于维基百科和《统计学习方法》拉格朗日乘子法(LagrangeMultiplier)拉格朗日乘子法是一种寻找有等式约束条件的函数的最优值

MeJnCode·2020-08-03 11:38

《统计学习方法》——感知机与支持向量机

机器学习有三要素：模型，策略，方法。模型是所有函数的假设空间，策略是模型选择标准，方法是选择最优模型的算法。其中模型是输入变量的线性函数，策略用损失函数、风险函数度量。损失函数度量一次预测好坏，（0-1损失函数，平方损失函数，绝对损失函数，对数损失函数），风险函数度量平均预测好坏（经验风险，结构风险）。求支持向量机的最优解，可以理解为求损失函数极小化问题的最优解。基本原理：现在有一些数据点，用一条

计科小白兔·2020-08-03 09:32

【统计学习方法-李航-笔记总结】二、感知机（感知机的原始形式与对偶形式）

本文是李航老师《统计学习方法》第二章的笔记，欢迎大佬巨佬们交流。

zl3090·2020-08-03 09:44

1.3万字的支持向量机-含详尽的数学推导和细致全面的逻辑解释-第一部分

大奸猫·2020-08-03 09:55

SVM中的训练算法：序列最小最优化算法SMO的读书笔记

最近重看李航的统计学习方法，看SVM这章，细细的对了一下其中将SMO的这一张，记得去年这会儿看这本书的SMO这章还有点懵懵懂懂，并在书上写了自己一些疑问的笔记，今年重新看发现之前的疑问不再是疑问了，于是做个笔记总结一下

薛定谔的熊·2020-08-03 08:06

关于SVM中SMO算法第一个向量选择的问题

在看李航编写的《统计学习方法》一书中第128页时，涉及到SMO算法中第一个变量的选择，然后作者指出选择不满足KKT条件的变量作为第一个变量，然后突然给出了如下三个KKT条件:αi=0⇔yig(xi)≥1

重生之年·2020-08-03 08:20

支持向量机

转载自：http://www.hankcs.com/ml/support-vector-machine.html码农场»支持向量机删除了原文机器学习实战实践的内容（粘贴代码会乱码）本文是《统计学习方法》

白熊花田·2020-08-03 08:16

《统计学习方法》中关于SMO算法的一些理解

1.SMO即序列最小最优化，（sequentialminimaloptimization），用于利用核函数求解非线性问题的SVM的最优化问题。求解的输出结果就是每个支持向量所对应的参数αi（这个参数是拉格朗日函数中引入的，个人理解下，这个α所代表的就是每个支持向量在模型中起到的影响因子，因为这个αi的表达式中有一向内积，内积也可以表示两个向量的相关性，相关性越高则这个内积就越大）。2.书中直接给出

都想学啊·2020-08-03 07:21

统计学习方法：罗杰斯特回归及Tensorflow入门

作者：桂。时间：2017-04-2121:11:23链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6743780.html前言看到最近大家都在用Tensorflow，一查才发现火的不行。想着入门看一看，Tensorflow使用手册第一篇是基于MNIST的手写数字识别的，用到softmaxregression，而这个恰好与我正在看的《统计信号处理》相关。本文借此梳理一

weixin_34253539·2020-08-03 07:35

统计学习方法学习笔记（六）：序列最小最优化算法SMO

经过前三篇的学习笔记，对理论上的支持向量机算是稍微了解了，如何去求解前三篇学习笔记中的对偶问题呢？在这一篇学习笔记中将给出答案。凸二次规划的对偶问题：$$\min_{\alpha}\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N}\alpha_i\alpha_iy_iy_jK(x_i,x_j)-\sum_{i=1}^{N}\alpha_i$$$$s.t.\sum_{i=

weixin_30474613·2020-08-03 06:49

EM算法---基于隐变量的参数估计

注：本文中所有公式和思路来自于李航博士的《统计学习方法》一书，我只是为了加深记忆和理解写的本文。】

XGBoost·2020-08-03 05:49

SVM学习总结（一）如何学习SVM

二、学习方法通过各种资料的对比学习，我个人觉得使用李航的《统计学习方法》第七章，再辅助以网上的资料应该就差不多了，然后再写个SMO算法就可以了。

往事如风~·2020-08-03 05:16

使用SVM对随机生成数据集进行分类（线性可分硬间隔）

具体数学原理参考《统计学习方法》在学习过程中有疑惑如下：一直想不明白为什么式7.11中的分子没有用并且可以被当作常数下面的解释是当w与b同比例变换时，函数间隔（即分子）亦会同比例变换。

sunyutian1998·2020-08-03 04:57

使用感知机对随机生成数据集进行分类（线性可分）

学习参考《统计学习方法》疑惑处如下每次梯度下降都是针对一个误分类点而单个误分类点的损失函数为Li(w,b)=-yi*(w*xi+b)对w与b求完偏导之后即为-xi*yi与-yi代码如下：importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltnp.random.seed

sunyutian1998·2020-08-03 04:57

《统计学习方法》笔记（十一）--SMO

SMO(SequentialMinimalOptimization)序列最小最优化是一种高效的实现SVM的方法，是一种启发式算法目标仍然是解决凸二次规划的对偶问题。通过解决多变量问题的子问题，即两个变量的二次规划，来解决对偶问题。这样做的好处是每一个子问题可以得到解析解而不是迭代的数值解，这样就可以提高计算速度。SMO包含两个部分：求解两个变量二次规划的解析方法以及选择变量的启发式算法1.求解析解

kxy司马羽鹤·2020-08-03 04:43

林轩田--机器学习技法--SVM笔记1--线性支持向量机(linear+SVM)

支持向量机以下是我学习林轩田–机器学习技法的SVM章节的学习笔记，以及《统计学习方法》第七章–支持向量机的内容，如有错误还请大家及时提出，谢谢1.什么是支持向量机支持向量机（supportvectormachine

周周周睿·2020-08-03 04:27

机器学习——线性可分支持向量机

以下内容纯手打，内容来源是结合其他参考材料以及自己的理解参考《统计学习方法》、《机器学习》周志华教授、其他网络博客1.SupportVectorMachine.1.1Introduction（比较统一的总结

Penkace·2020-08-03 03:15

硬间隔支持向量机原理（Hard-Margin SVM）

按照《统计学习方法》书的思路，每一种机器学习的方法都可由模型+策略+

RhapsoG·2020-08-03 03:05

统计学习方法（机器学习）——7.2、支持向量机（线性支持向量机与软间隔最大化）

文章目录支持向量机SVM线性支持向量机与软间隔最大化线性SVM学习的对偶算法支持向量合页损失函数支持向量机SVM接上文：线性可分支持向量机与硬间隔最大化线性支持向量机与软间隔最大化线性SVM线性可分问题SVM学习方法，对线性不可分训练数据是不适用的，因为此时上文中的不等式约束并不能都成立。需要修改硬间隔最大化，使其成为软间隔最大化。假设给定一个特征空间上的的训练数据集T={(x1,y1),(x2,

青山遇绝壁·2020-08-03 03:16

SVM算法理论推导及python实现

转载请注明出处:SVM算法理论推导及python实现本文面向的读者为掌握SVM基础前置知识如读过《统计学习方法》，并希望对SMO(SequentialMinimalOptimization)细节有更深入了解的人群

0x落尘·2020-08-03 02:40

机器学习（一）：模型的参数估计方法

机器学习（一）：模型的参数估计方法前言：之前在看李航的《统计学习方法》，思考的同时打算对于其中一些问题做一些总结和记录，希望以后再看的时候能够有更深入的理解。

z語默·2020-08-03 02:42

SVM——硬间隔最大化

本文参考自http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes3.pdf，但采用《统计学习方法》中的符号系统数据集D={(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),

o0Helloworld0o·2020-08-03 02:46

SVM-支持向量机学习（1）：线性可分SVM的基本型

1.foreword先看的是李航老师的书第7章，比较传统按照以下三节展开：线性可分SVM线性SVM非线性SVMSMO算法李航老师讲东西向来不拖泥带水，但本节也几乎用了40页的篇幅，足见涉及内容之多。

鸟恋旧林XD·2020-08-03 02:59

机器学习实战Chp6： SVM-支持向量机--径向基函数---手写数字识别

机器学习实战Chp6：SVM-支持向量机–径向基函数—手写数字识别#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueJul2420:01:442018@author:muli"""#参考李航

木里先森·2020-08-03 02:29

Logistic Regression

Modelsklearn.linear_model.LogisticRegressionsklearn.linear_model.LogisticRegressionCVstatsmodelsTensorflow实现LR参考：李航

东昌府尹·2020-08-03 02:07

支持向量机—SMO算法源码分析（1）

支持向量机的理论支持在此不细说，可以参考李航的《统计学习》，还有西瓜书。简化版SMO算法处理小规模数据集SMO算法是一种启发式算法。

lilong117194·2020-08-03 01:48

统计学习方法笔记---支持向量机

自编程实现详见：https://blog.csdn.net/leemusk/article/details/105596434SVM的特点优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题使用数据类型：数值型和标称型数据基本概念希尔伯特空间H\mathcal{H}H：完备的，可能是无限维的，被赋予內积的线性空间完备的：对极限是封闭

leemusk·2020-08-03 01:42

统计学习方法---聚类分析

聚类的简单了解分类方法是属于有监督学习，聚类是属于无监督学习。K均值聚类是最基础和最常用的聚类算法。它的基本思想是，通过迭代方法寻找K个簇的一种划分方案。通过最小化损失函数来获取最有的划分方案，损失函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点的误差平方和。使用的距离通常为欧式距离。聚类分为硬聚类和软聚类：硬聚类：一个样本只能属于一个类软聚类：一个样本可以属于多个类类是样本的子集，比如有如下基本定义：描述

leemusk·2020-08-03 01:10

SVM支持向量机的推导（非常详细）

q=svm%E6%8E%A8%E5%AF%BC&utm_content=search_suggestion&type=content）还有李航的统计学习。

just-solo·2020-08-03 01:04

《统计学习方法》第三章 K-means算法

K-means算法K-means的三个基本要素k值k值小，近似误差(approximationerror)会减小，但是估计误差(estimationerror)会增大，模型更复杂，容易过拟合。通常采用交叉验证法选取最优的k值，通常较小。距离度量e.g.欧氏距离，Lp距离，Minkowski距离分类决策规则e.g.多数表决（等价于经验风险最小化）K-means算法实现——kd树why通过二叉树这种数

cutie吖·2020-08-03 00:31

分类：支持向量机(一)——完全线性可分

page_id=683https://www.cnblogs.com/pinard/p/6097604.html李航老师的《统计学习方法》1.支持向量机简介支持向量机(SupportVectorMachine

hgz_dm·2020-08-03 00:05

机器学习（统计学习方法）基础知识

实现统计学习方法的步骤如下：1）得到一个有限的训练数据集合；2）确定包含所有可能的模型的假设空间，即学习模型的

静_流·2020-08-03 00:03

支持向量机笔记

读李航老师《统计学习方法》笔记模型：线性可分支持向量机（linearsupportvectormachineinlinearlyseparablecase）线性支持向量机（linearsupportvectormachine

warrioR_wx·2020-08-03 00:49

【机器学习】知识点汇总

资源：1、《统计学习方法》代码实现2、吴恩达机器学习课程笔记3、七月在线人工智能面试题4、Datawhale秋招机器学习算法工程师面经5、AI算法工程师手册—华校专6、机器学习十大算法系列—July专栏建议学习顺序

heimu24·2020-08-03 00:45

SVM-SMO算法python实现

支持向量机SMO算法可参照李航《统计学习方法论》一书，博客可参考：https://blog.csdn.net/willbkimps/article/details/54697698https://www.cnblogs.com

fjssharpsword·2020-08-02 23:59

什么是统计学习，统计学习的步骤是什么

统计学习是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，统计学习方法包括模型的假设空间、模型选择的准则以及模型学习的算法，称为统计学习方法的三要素。

duozhishidai·2020-08-02 23:18

机器学习第十课：支持向量机SVM（一）线性可分（硬间隔）SVM

本节内容主要理论来源于李航《统计学习方法》。从今天开始，我开始看第三遍了。

魔峥·2020-08-02 23:03

统计学习方法笔记

统计学习方法笔记文章目录统计学习方法笔记CHAP1:统计学习方法概论1.1统计学习简述1.2监督学习1.3统计学习三要素1.4模型的评估与选择1.5泛化能力1.6生成模型和判别模型Chap2：感知机2.0

Captaincoke·2020-08-02 23:16

机器学习：SVM（三）——序列最小最优化（SMO）算法

参考：李航《统计学习方法》周志华《机器学习》[https://www.jianshu.com/p/55458caf0814][https://

a16111597162163·2020-08-02 22:45

AI之路（三）——关于统计学习（statistical learning）Part 2 分类

下面从几个角度对统计学习方法进行分类。基本分类统计学习或机器学习一般包括监督学习、无监督学习、强化学习。有时还包括半监督学习、主动学习。1.监督

达摩院院长·2020-08-02 21:28

AI之路（二）——关于统计学习（statistical learning）Part 1 概论

我所选择的是李航所著的统计学习（第二版），计划将我对本书的自学总结或心得，能及时地在此发布，希望能在业余时间里用一年甚至更短的时间内完成此书的学习。Now,Let’sGO!