统计学习方法李航第33页

统计学习方法李航---第6章逻辑回归与最大熵模型

第6章逻辑回归与最大熵模型逻辑回归(logisticregression)是统计学习中的经典分类方法。最大嫡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)。逻辑回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。6.1逻辑回归模型定义6.1(逻辑分布)：设X是连续随机变量，X服从逻辑斯谛分布是指X具有下列分布函数和密度函数式中，u为位置参数，r>0为形状参数

dazhichang6061·2020-07-11 04:41

机器学习必备宝典-《统计学习方法》的python代码实现、电子书及课件

本文转自微信公众号：机器学习初学者原创：机器学习初学者机器学习初学者6天前《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典，许多机器学习培训班、互联网企业的面试、笔试题目，很多都参考这本书。

10点43·2020-07-11 03:45

统计学习方法 k近邻法

k近邻法分类问题中的k近邻法。分类时，对于新的实例，根据已有的k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决方式进行预测其所属的类。k值的选择、距离度量以及分类决策规则是k近邻法的三个基本要素。k近邻法没有显示的学习过程。k近邻模型模型特征空间中，对每个训练实例点xixi，距离该点比其他点更近的所有点组组成的一个区域，叫做单元（cell）。每个训练实例点拥有一个单元。所有训练实例点的单元构成对特征空间的

canwhut·2020-07-11 03:19

数据分析、机器学习必读书，李航《统计学习方法》出视频课了！

我一直认为，要想成为互联网技术大牛，学习是永不止步的。找对学习队伍，利用碎片时间，学习行业前辈的优质分享，慢慢的，你就会成为别人眼里的大牛。----过往记忆大数据推荐（文末重金招募讲师！！）在信息过载的时代，不懂数据分析，你就会成为新时代的“文盲”许多年前人们惊呼信息时代来了，其实体会不到什么太多的不同。然而，许多年过去，每个人身边每时每刻的数据容量、数据流动速率和数据种类都在急剧增加；很多个人或

Hadoop技术博文·2020-07-11 02:58

统计学习方法李航版第十章部分课后习题python答案

如题。习题10.1-10.2python代码#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunOct2012:46:422019@author:Administrator"""importnumpyasnpdefbackword(A,B,PI,O):T=O.shape[0]#initializationbeta=np.ones(shape=PI.shape[0])#zeros()

Yanyan_zy·2020-07-11 00:03

EM算法——李航《统计学习方法》第九章习题

阅览此博客自己实现的Python代码https://blog.csdn.net/weixin_35479108/article/details/878941369.1题代码#thisisforpractice9.1importnumpyasnptheta=np.array([0.4,0.6,0.7])Y=np.array([1,1,0,1,0,0,1,0,1,1])miu=np.zeros(Y.s

Yanyan_zy·2020-07-11 00:03

损失函数与风险函数 + 经验风险最小化和结构风险最小化 | 15mins 入门 | 《统计学习方法》学习笔记（三）

（一）损失函数与风险函数损失函数(lossfunction)：度量模型一次预测的好坏常用的损失函数：（1）0-1损失函数（0-1lossfunction）L(Y,f(x))={1,Y≠f(X)0,Y=f(X)L(Y,f(x))=\begin{cases}1,Y\neqf(X)\\0,Y=f(X)\end{cases}L(Y,f(x))={1,Y=f(X)0,Y=f(X)（2）平方损失函数（qua

Sany 何灿·2020-07-10 23:00

1.李航机器学习-多项式回归公式推导及python实现

多项式回归项目链接：https://github.com/Wchenguang/gglearn/blob/master/PolynomialClassifier/李航机器学习-讲解/PolynomialClassifier.ipynb

Mr_W1997·2020-07-10 22:18

统计学习方法第6章习题

6.1确认逻辑斯蒂分布属于指数分布族：确认6.2逻辑斯蒂回归模型的梯度下降法#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogistic():def__init__(self,X,Y):self.X=np.c_[X,np.ones(X.shape[0])]self.Y=Yself.w=np.zeros(sel

nkenen·2020-07-10 17:39

《统计学习方法》第 6 章“逻辑回归”学习笔记

用于分类逻辑回归是一个分类模型，“逻辑”是Logistic的音译。之所以叫回归，是因为它实际上预测的是概率，即拟合概率，只是“临门一脚”，选择概率最大的类作为预测的分类结果，逻辑回归本质上是一个回归问题。逻辑回归解决分类问题，且只用于二分类，在本章节的最后，我们沿用二分类的思路可以解决多分类问题。Logistic回归是一种思想简单，且应用广泛的分类方法。相对于深度学习而言，深度学习等复杂的机器学习

liweiwei1419·2020-07-10 17:02

统计学习方法——第3章

第3章k近邻法简介k近邻法（k-nea。restneighbor,k-NN）是一种基于分类与回归方法。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方法进行预测。因此，k近邻法不具有显示的学习过程。k近邻法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型”。k近邻法有三个基本的要素：k值的选择、距离度量及分类决策规则；k近邻法的一个实现方法——kd树；一、k近

不励志读博的程序员不是好厨师·2020-07-10 17:24

首发：李航老师的《统计学习方法》第二版的代码实现（Github标星过万！）

李航老师的《统计学习方法》第二版的代码实现更新完毕，本文提供下载。

风度78·2020-07-10 16:52

(3) 李航《统计学习方法》基于Python实现——K近邻法

1:概念k近邻是一种基本分类与回归方法。本文只讨论分类问题中的k近邻法。k近邻法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k近邻法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。因此k近邻法不具有显式的学习过程。k近邻法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型”。k

奥卡姆的剃刀·2020-07-10 13:13

机器学习知识点相关总结（一）——基础

机器学习是一种统计学习方法，需要大量的数据进行学习，主要分为有监督和无监督两种。统计学习是机器学习的基础，更偏重于理论上的完善；机器学习是对统计学习实践技术的延伸，是一门多领域的交叉学科。

马啦轰·2020-07-10 09:41

推动主机开源生态 IBM LinuxONE卓越中心启动

据IBM大中华区硬件系统部主机销售总经理李航先生介绍，大型主机在Linux领域有

weixin_34174422·2020-07-10 08:29

机器学习实战＋统计学习方法之理解KNN（1.实战代码的详细走读和解析）

机器学习实战2.2.1：实施KNN算法#theprogramisgeneralfrom2.1.2~#_init_pyisdescribedisa构造函数constructedfunction'''wrongthings:1.gourp[[],[]]intheoutermostthe[]2.dataSet.shape[0]is[]not()3.thefunctionswhichhavetobeuse

抖腿大刘·2020-07-10 03:23

机器学习入门笔记——关于梯度下降参数更新的理解

梯度下降中参数更新公式的数学逻辑大部分的机器学习模型（或者严格来说，统计学习方法）从结构上可以被抽象为三个基本要素：模型、策略、算法。其中策略作为评判模型好坏的标准，最直观的表述便是损失函数。

transp·2020-07-10 03:10

从结构化风险最小化角度理解SVM

统计学习方法由模型、策略和算法构成。模型是选择一个概率分布模型或者决策函数空间来模拟样本空间。策略是优化模型所用到的目标函数。算法是解决最优化问题的方法。（具体可参见李航《统计学习

CrazStone·2020-07-10 02:47

【技术分享】机器学习优化算法—牛顿法(Newton Method)

原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1519684参考文献[1]李航，统计学习方法[2]NumericalOptimization:UnderstandingL-BFGS

腾讯智能钛机器学习平台·2020-07-10 00:55

敢不敢变幸福第七章李航和吉虎

李航的手机拼命的在床头柜上响着，打电话的人似乎很着急的希望李航快些接电话。李航瞟了一眼手机，来电显示“老虎”，马上接起来说：“喂！几点的飞机，我这次准时接你！”“咦！怎么？你是李航吗？

石六爱·2020-07-09 21:30

第二十五周学习笔记

im2latex本次实验使用的是github上别人公开的代码并参考了及其配套博文背景介绍大数据与高性能GPU的出现促进了深度学习的发展，其中，尤以深度神经网络为代表，在多项基准测试中超过传统基于规则的方法和统计学习方法

luputo·2020-07-09 19:52

隐马尔可夫模型（HHM）学习笔记1

隐马尔可夫模型简介整理了李航和周志华书上的内容。

MaaaMalik·2020-07-09 11:05

感知机及Python实现

在李航老师《统计学习方法》中是这么讲的：“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。”

Jeaten·2020-07-09 11:33

逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）

本文是结合书来作出自己的理解和总结的，主要的参考书目是《统计学习方法》，后期的修改中，我会加入相关的其他书籍进来。

摔死的飞猪·2020-07-09 07:52

李航《统计学习方法》-----朴素贝叶斯

朴素贝叶斯法naïveBayes，在naïve的中间字母上其实有两个点，查了一下才发现是法语中的分音符，在发音过程中发挥作用。但这不是重要的，重要的是在这种学习方法中贝叶斯承担了什么样的角色。首先简单证明一下贝叶斯公式。联合概率Jointprobabilities是可逆的，只要同时满足两个条件就可以，无所谓先满足哪个条件，所以可以有两种写法，都是利用了条件概率Conditionalprobabil

zcg1942·2020-07-09 04:25

使用R完成朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯法大概是最简单的一种挖掘算法了，《统计学习方法》在第四章做了很详细的叙述，无非是对于输入特征x，利用通过学习得到的模型计算后验概率分布，将后验概率最大的分类作为输出。

肥萝卜使大力·2020-07-09 04:15

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·2020-07-09 03:15

白话机器学习算法理论+实战之PCA降维

常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等无监督算法：聚类，降维，关联规则,PageRank等为了详细的理解这些原理，曾经看过西瓜书，统计学习方法

Miracle8070·2020-07-09 01:48

《大数据挖掘与统计机器学习》

统计学习方法分为两种，有监督学习和无监督学习。有监督学习，数据中有明确的目标变量Y，如果Y是连续型，就是

小魏要学习·2020-07-08 22:16

机器学习：排序

第三代技术，有效利用日志数据与统计学习方法，使网页相关度与重要度计算的精度有了进

work_coder·2020-07-08 19:31

机器学习笔记（《统计学习方法》李航and《机器学习》周志华）

机器学习一些笔记，内容包含：《统计学习方法》李航and《机器学习》周志华以及网上相关知识总结。

妙手书生2016·2020-07-08 18:55

《机器学习》学习笔记（三）：支持向量机（SVM）

本文多处公式都将借用AndrewNg教授授课的PPT，并参考李航博士的《统计学习方法》一书。转载请注明出处：http://bl

chenynCV·2020-07-08 08:01

华为诺亚方舟实验室主任李航：神经符号处理开启自然语言处理新篇章

华为诺亚方舟实验室主任李航：神经符号处理开启自然语言处理新篇章本文作者：王金许2017-07-2619:29导语：深度学习（神经处理）给自然语言处理带来了革命性的进步，基于深度学习的机器翻译等任务的性能优良大幅度的提升

starzhou·2020-07-08 06:16

机器学习笔记 (1)-线性回归模型

参考资料《机器学习》-周志华《寒小阳机器学习讲义》-寒小阳《统计学习方法》-李航摘要机器学习包含监督学习、非监督学习、以及强化学习三大部分。监督学习又分为分类和回归两大类。

yanwosky4·2020-07-08 05:42

[统计学习方法学习笔记]1.1 统计学习

1.1统计学习1.统计学习的特点以数据为研究对象，数据驱动以计算机及网络为平台，建立在计算机及网络之上以方法为中心，构建模型以对数据进行预测与分析为目的总之，基于数据构建模型，运用模型对数据进行预测与分析2.统计学习的对象－数据从数据出发，提取数据特征，抽象出数据的模型，对数据进行分析与预测数据来源多样，包括平台上的数字，文字，图像，音视频等等同类数据具有一定的统计规律性，可以用概率统计方法来处理

大大kc·2020-07-08 04:24

感知机算法原理及推导

在这里，不用《统计学习方法》书中的变量表示方式，我们用表示数据集，一共个样本，个维度，用表示数据集中的第个样本，用表示标记（类别

Mr番茄蛋·2020-07-07 22:00

机器学习(李航统计学方法)之KNN

说明：代码参考的博客链接为(http://www.pkudodo.com)，隆重推荐!同时也参考了这位大牛的博客(https://blog.csdn.net/eeeee123456/article/details/79927128)；在Markdown中输入数学公式(MathJax)，参考的博客是(https://www.jianshu.com/p/a0aa94ef8ab2)。若文章有错误，希望各

元大宝·2020-07-07 22:12

机器学习在搜索引擎网页排序的应用

第三代技术，有效利用日志数据与统计学习方法，使网页相关度与重要度计算的精度有了进一步的提升，代表的方法包括排序学习、网页重要度学习、匹配学习、话题模型学习

菜鸟知识搬运工·2020-07-07 21:55

机器学习之过拟合与欠拟合

注意，统计学习方法具体采用的

爱无限~·2020-07-07 21:48

机器学习算法——朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法核心就两个：贝叶斯定理朴素：假设各个特征之间是独立的1.朴素贝叶斯的理论基础（参考李航课本）朴素贝叶斯算法是基于贝

爱学习的影峰·2020-07-07 20:23

高斯混合模型的终极理解

首先给出GMM的定义这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图：定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布而已。第一个细节：为什么系数之和为0？P

Orange先生·2020-07-07 18:07

李航统计学习方法课件 ---由清华大学深圳研究院袁春教授制作

李航老师的《统计学习方法》是了解机器学习最好的教材之一，该书从2005年开始写作，一直到2012年完成，今年5月份又上线了第二版。

Mr.Jk.Zhang·2020-07-07 17:14

IO流操作HDFS

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_·2020-07-07 15:02

《李航：统计学习方法》笔记之感知机

感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面，为此，导入了基于误分类的损失函数，然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化，从而求出感知机模型。感知机模型是神经网络和支持向量机的基础。也是现代流行的深度学习网络模型的基础。下面分别从感知机学习的模型、策略和算法三个方面来介绍。1.感知机模型感知机模型如下：f(x)=sign(w*x+b)其中，x为输入向量，sign为符号函数，括号里面大于等于

longzaitianya1989·2020-07-07 14:31

统计学习方法笔记（四）朴素贝叶斯方法

基本的朴素贝叶斯方法：假设我们面对的是一个分类问题，一个样本点的特征向量和类别标签为：我们期望在知道x的情况下得到y=cj的概率，即：如果我们想要具体的知道这个样本属于哪一类别的概率最大，即需要求解最大的后验概率：先验概率为：条件概率为：朴素贝叶斯方法做了条件独立性假设，于是可以有：以上的条件独立假设等于说是用于分类的特征在确定的条件下都是条件独立的，那么现在再来看后验概率：我们要求的最大后验概率

leibaojiangjun1·2020-07-07 13:17

李航《统计学习方法》第4&9章朴素贝叶斯分类器&EM算法

朴素贝叶斯(naiveBayes)定义基本假设输入x为n维向量，输出y取值在{c1,…,ck}K个值范围内，训练集样本个数N，假设样本独立同分布，且特征条件独立。具体的：P(X=x|Y=ck)=P(X(1)=x(1),…,X(n)=x(n)|Y=ck)=∏nj=1P(X(j)=x(j)|Y=ck)由于这一假设，朴素贝叶斯的学习大为简化，但对分类性能有一定影响学习参数用极大似然估计来学习先验概率分布

cutie吖·2020-07-07 10:09

《周志华机器学习详细公式推导版》发布，Datawhale开源项目pumpkin-book

相信大家同我一样，非李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》莫属。周志华老师的《机器学习》，自2016年1月底出版以来，首印5000册一周售罄，并在8个月内重印9次，累计72000册。

guangcheng0312q·2020-07-07 08:00

注定成为经典：统计学习方法第二版

李航老师的《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典，许多机器学习培训班、互联网企业的面试、笔试题目，很多都参考这本书。2019年5月1日，《统计学习方法第二版》出版了！本文对新书做下简单介绍。

风度78·2020-07-07 07:41

统计学习方法李航---第4章朴素贝叶斯法

第4章朴素贝叶斯法朴素贝叶斯(naiveBayes)法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，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；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出Y。4.1朴素贝叶斯法的学习与分类基本方法朴素贝叶斯法通过训练数据集学习X和Y的联合概率分布P(X,Y)。具体地，学习以下先验概率分布及条件概率分布。先验概

dazhichang6061·2020-07-07 06:04

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