统计学习方法李航第4页

马尔可夫链模型总结

申明：本文内容来源于李航《统计学习方法》第二版隐马尔可夫链模型是关于时序的概率模型，描述有一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再有各个状态随机生成一个观测而产生观测随机序列的过程。

Black先森·2023-08-03 06:14

阿瑞斯

李航满身鲜血倒下手中持着一把断剑"果然还是老夫出手"一个阴影的声音，一个苍老的身影的出现。挡住了五个黑衣人面前。

无缘的过路人·2023-08-02 20:31

机器学习：逻辑斯特回归算法

再加上一个偏置项x0,则每个样本包含n+1维特征：其中x∈Rn+1,x0=1,y∈{0,1}统计学习方法一书中：分类是监督学习的一个核心问题，在监督学习中，当输出变量Y取有限个离散值时，预测问题便

Twig程·2023-07-29 04:03

经典机器学习算法的极简实现（Python+NumPy）

大三的时候曾花两个星期学习了几个经典的机器学习算法，学习方法主要是白天参考《统计学习方法》推导公式，晚上利用公式编写实现。

木亦有知·2023-07-29 02:44

统计学习方法学习笔记（一）————统计学习方法概论

1.统计学习（1）统计学习概念统计学习(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。统计学习也称为统计机器学习(statisticalmachinelearning)。（2）统计学习的特点统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络之上的。统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的学科。统计学习的目的是对数据进行预测与分析

阿波拉·2023-07-27 23:08

【统计学习方法】第7章支持向量机

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，间隔最大使它有别于感知机；支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划（convexquadraticprogramming）的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。支持向量机

gkm0120·2023-07-25 19:55

利用Python连接MySQL将表单转化为DataFrame

利用Python连接MySQL将表单转化为DataFrame表中数据来自于《统计学习方法》第二版P71页1.创建loan_application表单CREATETABLEloan_application

DeeGLMath·2023-07-23 20:13

蜗嘎嘎·2023-07-22 17:13

暗恋，或许并不是一个人的兵荒马乱（上）

男生叫陈宇，跟陈念的前桌—李航是好朋友，高一下学期的时候，陈宇在五楼重点班，许念在三楼普通班。

月亮井岸·2023-07-22 05:13

probit模型与logit模型的相同点，区别及关系

Probit模型和Logit模型都是常用的统计学习方法，主要用于二分类问题中。相同点：它们都是广义线性模型，通过建立数据与概率之间的联系来预测离散响应变量的可能性。

Serendipity^O^Ekko·2023-07-18 01:54

《统计学习方法》学习笔记1：以方法为中心

统计学习，也称统计机器学习，什么是学习，如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，就说这个系统可以学习。按此定义，统计机器学习，就是计算机系统通过运行数据及统计方法提高系统性能的机器学习。它以计算机和网络为平台，以数据为研究对象，目的是对数据进行预测与分析。统计学习以方法为中心，方法构建模型，再应用模型去预测与分析。1.统计学习建立在计算机和网络之上自不必说。2.之所以以数据为研究对象，是因为

王同学LM·2023-07-17 23:57

【 Logistic模型】

1.Logistic模型概述Logistic模型，又称为逻辑回归模型，是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法。与线性回归模型不同的是，Logistic模型的输出是概

武帝为此·2023-07-17 18:59

1.1.10. Bayesian Regression（贝叶斯回归）

其实很多时候，我们机器学习的算法从本质上来看，就是一种统计学习方法。所以，贝叶斯概率学派的很多思想，是理解机器学习的关键所在。贝叶斯回归显然是贝叶斯理论在线性回归的一个应用。

matrix_studio·2023-07-17 06:31

ML刻意练习第三周之SVM

关于具体的理论推导可以查阅统计学习方法（李航著）。序列最小优化（SMO）算法是将大的优化问题分解为多个小的优化问题来求解的。其原理是每次循环中选择两个alpha进行优化处理。

juanjuanyou·2023-07-15 22:00

基于weka手工实现逻辑斯谛回归（Logistic回归）

一、logistic回归模型逻辑斯谛回归模型其实是一种分类模型，这里实现的是参考李航的《统计机器学习》以及周志华的《机器学习》两本教材来整理实现的。

非妃是公主·2023-07-14 12:08

野指针危害真的很大吗？

这里我们举个例子来说明什么是野指针，还是上学期，学妹找我借书，李航写的，统计学习方法。我就告诉她，书给我放到实验室我位置上的柜子上了。就相当于我指向一个数据给他，让她去那里找，然

小小何先生·2023-06-24 05:47

感知机——《统计学习方法第二章》

感知机模型感知机是一个二分类的线性分类模型，之所以说是线性，是因为它的模型是线性形式的。概念我们分别从输入空间、输出空间、模型结构、参数空间和假设空间来看一下感知机。输入输入空间：X⊆Rn\mathcal{X}\subseteq\mathbf{R}^nX⊆Rn；输入：x=(x(1),x(2),⋯ ,x(n))T∈Xx=\left(x^{(1)},x^{(2)},\cdots,x^{(n)}\rig

weixin_961876584·2023-06-24 04:37

最大熵模型

内容源于公众号《简博士数据分析吧》和b站《【合集】十分钟机器学习系列视频《统计学习方法》》代码来自于https://blog.csdn.net/weixin_41566471/article/details

weixin_961876584·2023-06-24 04:36

SVM——《统计学习方法第七章》

为什么叫支持向量机在第二章中我们学过感知机，它是最小化所有误分类点到超平面的距离之和，M为误分类点的集合，得到的分离超平面是不唯一的。min⁡ω,b[−∑xi∈Myi(ω⋅xi+b)]\min_{\omega,b}[-\sum_{x_i\inM}y_i(\omega\cdotx_i+b)]ω,bmin[−xi∈M∑yi(ω⋅xi+b)]在支持向量机中，{分类确信度∣ω⋅xi+b∣∣∣ω∣∣分类正确

weixin_961876584·2023-06-24 04:04

朴素贝叶斯模型(NBM)详细解读 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

本文包括：1.走近朴素贝叶斯-上帝到底掷不掷骰子2.重要概念3.贝叶斯公式的一般形式5.朴素贝叶斯的基本方法6.贝叶斯估计其它有关数据分析，机器学习的文章及社群朴素贝叶斯-贝叶斯估计Python复现：朴素贝叶斯（Bayes）模型python复现-贝叶斯估计；下溢出问题-知乎(zhihu.com)1.走近朴素贝叶斯-上帝到底掷不掷骰子：上帝到底掷不掷骰子，这个问题精准地概括了相对论和量子力学之间的矛

舟晓南·2023-06-19 18:36

【西瓜书笔记】8. EM算法（上）

EM算法的例子《统计学习方法》例9.1（三硬币模型）：假设有3枚硬币，分别记作A，B，C。这些硬币正

西风瘦马1912·2023-06-18 09:52

专栏 | 李航教授展望自然语言对话领域：现状与未来

来源：机器之心摘要：原华为诺亚方舟实验室主任、现已加入字节跳动AILab的李航教授近日发表博客，对自然语言对话领域的现状和最新进展进行总结，并展望了未来的走向。

人工智能学家·2023-06-17 00:09

如何理解python中sklearn的逻辑回归，并用简单实例练习？

1.逻辑回归概念逻辑回归是一种用于分类问题的统计学习方法。尽管名字中带有"回归"二字，但逻辑回归实际上是一种分类算法，主要用于将数据分为两个或多个离散的类别。

Unknown To Known·2023-06-15 22:02

《统计学习方法》——条件随机场(下)

引言这是统计学习方法第十一章条件随机场的阅读笔记，包含所有公式的详细推导。

愤怒的可乐·2023-06-15 07:37

统计学习方法感知机学习算法

文章目录统计学习方法感知机学习算法感知机输入算法的原始形式算法的收敛性统计学习方法感知机学习算法读李航《统计学习方法》的一些笔记，感知机学习算法的推导过程有一些细节想记录一下。

Air浩瀚·2023-06-13 23:15

机器学习基础-SVM与感知机

参考《统计学习方法》李航等SVM定义SVM(SupportVectorMachine，支持向量机)，是一种用来进行二分类的机器有监督的学习方法，是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。

田田ww·2023-06-10 06:48

第一章统计机器学习及监督学习概论（一）

统计学习的特点统计学习是关于计算机基于数据构建概率模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科统计学习的主要特点是：统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络上的统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的学科统计学习的目的是对数据进行预测与分析统计学习以方法为中心，统计学习方法构建模型并应用模型进行预测与分析统计学习是概率论

Peter_Haoran·2023-06-10 02:58

学习笔记-贝叶斯分类器及其python实现

朴素贝叶斯（NB）[学生党学习笔记，如有错误谢谢各位大佬指出]所用书籍：《统计学习方法》-李航一、概述朴素贝叶斯模型首先基于特征条件独立假设，学习输入的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，

九七不会用python·2023-06-09 18:15

深度学习架构-Tensorflow

机器学习是一种统计学习方法，机器人和计算机等机器需要使用大量数

银晗·2023-06-08 21:25

隐马尔可夫模型（HMM）

详细的推导可参考李航统计学习方法第10章。本文目录如下：目录隐马尔可夫模型简介HMM基本假设HMM三要素（也即参数）HMM基本问题概率计算问题学习问题预测问题隐马尔可夫模型简介HMM可用于标注问题。

大豆木南·2023-06-08 13:54

机器学习背景知识

统计学习方法。吴达的机器学习。

小散哥·2023-06-07 11:03

统计学习方法读书笔记——第一章统计学习方法概论

统计学习方法三要素——模型、策略、算法，对理解统计学习方法起到提纲挈领的作用。

Jarkata·2023-06-07 06:12

【机器学习】十二、一文看懂支持向量机原理

李航的《统计学习方法》对SVM的原理进行了详细的推导，CSDN的博客专家July也对SVM的数学原理进行了完整的总结。本文在看了这些大佬的文章后

Asher117·2023-04-21 19:09

概率密度函数的参数估计

文章目录前言一、文章重点及流程梳理二、概率论基础知识三、参数估计1.极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation）2.贝叶斯估计前言写作参考概率论书籍、西瓜书、李航《统计学习方法

HelloKeitei·2023-04-21 03:20

《中考的那些事儿》黄沙百战穿金甲，不破楼兰终不还（倒计时47天）

九（6）班蔡盈、李航学习不太积极，学习成绩又不稳定，孙耀贤、李明飞、胡梅瑾、蔡琪、姚佳琪还是要继续关注！要拿出“黄沙百战穿金甲，不破楼兰终不还”的决心来！

梨渊释子·2023-04-19 01:05

深度学习入门路径

基础课程不限于此，资源较多，可自行选择机器学习部分1.吴恩达机器学习（B站资源）+机器学习图解笔记（up主：深度碎片）[20d]@2.机器学习实战（深度之眼课程）[10d]3.西瓜书（深度之眼课程）[10d]&4.统计学习方法

或跃在渊_NUE·2023-04-18 11:15

基于词嵌入方法的逻辑回归文本分类

逻辑回归是一种用于二元分类的统计学习方法，它可以将输入的特征映射到一个概率值，用于判断输入数据属于哪一类。

高山莫衣·2023-04-17 13:05

关于李航《统计学习方法》第4章朴素贝叶斯法的一些理解

贝叶斯决策贝叶斯公式如下：其中：p(Y)为先验概率，表示每种类别分布的概率；P(X|Y):类条件概率，表示在某一类别情况下，某个事件发生的概率；而P(Y|X)为后验概率，表示某事发生了，并且它属于某一类别的概率。p(X)通常可以利用全概率公式求得(n为y的类别数)：这两个公式大家应该都比较熟悉，这里举个例子：已知：某个商店里的顾客中男性与女性的比例为2：1，男性购买商品的概率为1/2，而女性购买商

王玺__boy·2023-04-17 12:17

统计学习方法第二章习题

第2章感知机习题2.1 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。解答：解答思路：列出异或函数(XOR)的输入和输出；使用图例法证明异或问题是线性不可分的；使用反证法证明感知机无法表示异或。解题步骤：第1步：异或函数(XOR)的输入和输出对于异或函数(XOR)，全部的输入与对应的输出如下：x1x_1x1x2x

Paul-Huang·2023-04-16 20:21

统计学习第一章习题

第1章统计学习方法概论习题1.1 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。

Paul-Huang·2023-04-16 20:51

第一章统计机器学习及监督学习概论（二）

1.3统计学习方法三要素统计学习方法都是由模型、策略和算法构成，即统计学习方法由三要素构成，可以简单地表示为：以下主要讨论监督学习中的统计学习三要素1.3.1模型在监督学习过程中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数

Peter_Haoran·2023-04-16 10:44

离婚后再见那个“一分钱没挣”的前妻，终于知道，我错失贤妻

李航在公司年会上，竟然遇见了前妻，如今的她，就像换了一个人一样，衣着优雅，举止端庄。一袭晚礼服摇曳生姿，化着恰到好处的妆容，端着酒杯跟

作者深情解读·2023-04-16 00:09

《统计学习方法》——第五章、决策树模型与学习（上）

博客主页：七归的博客收录专栏：《统计学习方法》第二版——个人笔记南来的北往的，走过路过千万别错过，错过本篇，“精彩”可能与您失之交臂laTripleattack(三连击):Comment,LikeandCollect

王者与CV·2023-04-15 15:46

《统计学习方法》——第五章、决策树的构造及其算法（下）

博客主页：啊四战斗霸的博客收录专栏：《统计学习方法》第二版——个人笔记南来的北往的，走过路过千万别错过，错过本篇，“精彩”可能与您失之交臂laTripleattack(三连击):Comment,LikeandCollect

王者与CV·2023-04-15 15:46

统计学习方法(2)-感知机

感知机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｛-1,1｝，是一种判别模型。感知机学习的目的在于求出将训练数据进行划分的超平面。感知机模型输入空间,输出空间。为输入向量，其中，和为感知机模型参数，表示内积，sign是符号函数。感知机的几何角度理解是：是特征空间的一个超平面，是该平面的法向量，是截距。这个超平面将特征空间划分为正负两个部分，如下图。感知机学习策略感知机学习的

breezez·2023-04-14 20:22

【机器学习五】感知机

具体可参考：1.感知机原理（Perceptron）-hyc339408769-博客园作者应该是参考李航的统计学习方法加上自己的见解，我觉得写得很好了～需要注意的几个点：1.样本输入感知机模型后，与权值、

桉豆子·2023-04-14 12:43

淘宝穿衣搭配算法大赛有感

我的反思我是研究生阶段接触机器学习和深度学习（了解一点），然后以李航老师写的《统计学方法》和《集体智慧编程》入门的，在kaggle上有参

miangmiang咩·2023-04-14 04:22

一、统计学习及其监督学习概论

统计学习的特点统计学习是关于计算机基于数据构建概论统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科主要特点：统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络上的统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的学科统计学习的目的是对数据进行预测与分析统计学习以方法为中心，统计学习方法构建模型并应用模型进行预测与分析统计学习是概论论

烟花笑寂寞·2023-04-12 21:40

李航统计学习方法第一章知识点

李航统计学习方法第一章内容梳理得到一个有限的训练数据集合，包括样本特征的抽取；确定包含所有可能的模型的假设空间（即学习模型的集合），对应判别模型和生成模型的训练中，就是建立目标模型的数学公式描述确定模型选择的准则

中分小刘海·2023-04-12 05:46

统计学习方法第一章:概述

1.监督学习基本概念1.1输入空间、特征空间与输出空间在监督学习中，将输入与输出所有可能取值的集合分别称为输入空间（inputspace）与输出空间（outputspace）。输入与输出空间可以是有限元素的集合，也可以是整个欧式空间。输入空间与输出空间可以是同一个空间，也可以是不同的空间；但通常输出空间远远小于输入空间。每个具体的输入是一个实例（instance），通常由特征向量（featurev

曾牛·2023-04-12 05:44

推荐频道

统计学习方法李航