统计学习方法_李航第41页

支持向量机SVM-补充完整SMO算法应用(二)-Python

核函数的变成实现将在下一阶段深入学习中来研究再次申明：本文的理论知识来自PeterHarrington的《机器学习实战》和李航的《统计学习方法》，非常感谢这些

keepStriving·2020-03-31 08:16

隐马尔可夫模型（四）-概率计算问题

1、直接计算法2、前向计算法前向计算法是从第一步开始，每次计算前向概率，根据李航老师书中提供的算法即例子，前向计算法十分易于理解。3、前向计算法的例子结合下面的例子，我们会

文哥的学习日记·2020-03-30 22:37

提升方法(Boosting)算法笔记(一)-Python

出差结束，继续好好学习机器学习基础算法，今天了解提升方法(Boosting)，主要侧重于AdaBoost算法，同样理论知识来自PeterHarrington的《机器学习实战》和李航的《统计学习方法》，非常感谢这些优秀人物和优秀书籍

keepStriving·2020-03-30 14:38

统计学习方法——修炼学习笔记5：决策树

一、决策树分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点(node)和有向边(directededge)组成。结点有两种类型：内部结点(internalnode)和叶结点(leafnode)。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。（简单说就是用我们熟悉的树结构去做回归和分类）学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。预测时，对新的数据，利用决策树模型进行

Sam_L·2020-03-30 09:35

湘大学子走访澧县：城头山遗址上的“鸡司令”

（通讯员：唐方欣李航）退役军人是社会中一个特殊的群体，关心退役军人，关注退役军人事务，不让最可爱的人流血流汗又流泪，事关国防军事建设大计，是国家繁荣稳定的需要，是长期以来的社会焦点。

湘潭大学青年传媒中心·2020-03-30 03:21

统计学习方法|Logistic回归

01逻辑斯谛分布logistic回归是一种经典的分类算法，模型形式如下（二分类），其中x服从逻辑斯谛分布：什么叫服从逻辑斯谛分布呢？直观点，分布函数和密度函数长这样：逻辑斯谛回归模型有什么特点呢？我们来看逻辑斯谛分布函数的形状，横轴范围在正负无穷之间，而纵轴范围在0~1之间，这个特征太有意思了！把纵轴看作概率，正好分布在0%~100%之间，横轴作为输入正好在正负无穷之间，可以是任意值把这个特征带入

邓莎·2020-03-29 17:59

<机器学习>西瓜书,读书笔记

云时之间·2020-03-29 04:47

《统计学习方法》决策树ID3，C45 python实现

#!/usr/bin/envpython2#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonThuNov210:51:332017@author:lee"""fromcollectionsimportdefaultdictimportmathdefCreateDataSet():data=[[1,1,'yes'],[1,1,'yes'],[1,0,'no'],[0,1,'no'],[0

夹小欣·2020-03-28 06:22

大数据经典算法解析（3）一SVM算法

《统计学习方法》对SVM的数学原理做了详细推导与论述，本文仅做整理。由简至繁SVM可分类为三类：线性可分（linearSVMinlinearlyseparabl

冬瓜小正太·2020-03-28 03:37

湘大学生国防教育协会赴娄底市双峰县社会实践团前往双峰县中小学走访

湘大学生国防教育协会赴娄底市双峰县社会实践团前往双峰县中小学走访（通讯员：李航罗玉娟）8月18日上午，湘潭大学学生国防教育协会赴娄底市双峰县社会实践团对双峰县部分学校进行走访调查工作。

湘潭大学青年传媒中心·2020-03-27 18:45

统计学习方法——修炼学习笔记3：k近邻法

一、KNN算法基本模型：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，就把输入实例分为这个类。KNN没有显式的学习过程。KNN使用的模型实际上对应于特征空间的划分。特征空间中，对每个训练实例点xi，距离该点比其它点更近的所有点组成一个区域，叫作单元（cell）。每个训练实例拥有一个单元。所有的训练实例点的单元构成对特征空间的一个划分。如

Sam_L·2020-03-27 10:36

4.2 机器学习 —— KNN & K-Means

这是一篇李航老师《统计学习方法（第二版）》中KNN和K-Means部分的阅读笔记，文中用到了一些书中的表述和自己的理解。

双听·2020-03-26 11:39

书籍分享

优化最优化理论与算法_第二版_陈宝林最优化理论与算法习题解答_第二版_陈宝林机器学习矩阵分析与应用_张贤达统计学习方法_李航机器学习_周志华MachineLearning:AProbabilisticPerspectiv

陆仁贾_·2020-03-24 01:51

你是我最美的曾经

她消极地以为，这会是段灰暗的日子，没曾想李航一走进她的生活。那天是中秋节，她值日时不小心撞倒了李航一的桌子，一张雪白的纸从他的数学书里飘落下来，上面写着李覯的《乡思》：人言落日是天涯，望极天涯不见家。

fay就是我·2020-03-23 13:58

第八十一章漫长的五分钟

上午十点半，李航突然站起来说

童屿·2020-03-23 05:12

2018-11-25 统计学习方法-李航第一章

第一章统计学习方法概论1.1统计学习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

苏林欣·2020-03-22 23:35

机器学习笔记-文本分类（一）概述

最近在看机器学习的书籍和视频，主要有：统计学习方法李航西瓜书周志华python机器学习实战机器学习算法原理与编程实战郑捷（本文主要参看这本书，有代码，不过做本文做了稍微修改，环境为Python3+Scikit-learn

sf705·2020-03-22 20:14

2017年9月书目

https://book.douban.com/subject/26732914/水资源系统工程分析凸优化分析https://www.bilibili.com/video/av8907218/无字幕2统计方面统计学习方法李航

xiaofeixiazyh·2020-03-21 15:09

2015-09-23

从研究生开学开始，自己给自己定了很多的目标，要学习《统计学习方法》这本书，要参加PRML的讨论班，要精通Python语言，还想将以前学过的Java语言捡起来，还想学习C++，而且还确定了研究的具体方向是推荐系统

YinongLong·2020-03-21 13:31

2020-02-02

职业发展规划及计划安排在校期间发展目标：互联网行业一二线公司或者银行证券公司的算法工程师研一下：机器学习基础+NLP领域知识+数据结构与算法机器学习基础：吴恩达视频课，记笔记，整理整体知识架构《西瓜书》+《统计学习方法

Johnny_S·2020-03-21 08:26

奇异值分解

奇异值分解我写过一个简短的理解，记录于https://www.jianshu.com/p/8c7dac32620f，这次又写一遍完全是因为《统计学习方法》的奇异值分解讲得太详细了，占了25页的篇幅，且大致翻看后面章节后发现奇异值分解的应用很多

单调不减·2020-03-21 06:00

SVM推导与SMO算法

1、线性可分SVM与硬间隔最大化《统计学习方法》关于SVM的第一节标题如上，其实这个标题的意思是Hard-MarginSVM只能处理线性可分的情况。

单调不减·2020-03-21 04:56

《统计学习方法》极简笔记P2：感知机数学推导

感知机模型输入空间是,输出空间是感知机定义为：感知机学习策略输入空间任一点到超平面S的距离：误分类数据,有误分类点到超平面S的距离误分类点集合M,所有误分类点到超平面S的距离由此，感知机损失函数定义为感知机学习算法（原始形式）输入：训练数据集,,学习率输出：w,b;感知机模型(1)选取初值,(2)训练集选取(3)IF(4)转至(2),直到没有误分类点。另：感知机算法是收敛的，在训练数据及上的误分类

统计学家·2020-03-21 01:07

20160627-201607010第一二周周报

之前的周日列出周计划关键词cssc++scala统计学习详细周计划时间事项交付物风险周一OpeningtheBoxModel读书笔记中周二scala程序设计第八章读书笔记小周三C++Primer2-4章读书笔记小周四统计学习方法第二章中周五统计学习方法第二章读书笔记中周六

jefffery·2020-03-20 12:43

统计学习方法 | C1概论

01还不够前段时间把Python的Pandas、Numpy、matplotlib、seaborn包拿来反复练习了一番，对于数据的观察、处理、清洗以及可视化有了一定的认识。随着练习的深入，一个问题在我心中逐渐形成：一份数据的价值，通过清洗、多维度可视化就完全可以被展现出来了么？还不够，还远远不够！于是我开始感受到知识储备的匮乏了。还好前面有老司机带路，于是我琢磨着从理论基础入手，结合实操快速提升数据

邓莎·2020-03-19 07:41

统计学习方法——机器学习概论

简介统计学习，或者说机器学习的方法主要由监督学习、无监督学习和强化学习组成（它们是并列的，都属于统计学习方法）。统计学习方法要素1、假设数据独立同分布。

颀周·2020-03-18 19:00

统计学习方法概述

统计学习定义：如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，这就是学习。(byHerbertA.Simon)统计学习三要素：模型，策略，算法监督学习的学习方法可以概括如下：从给定的、有限的、用于学习的训练数据集合出发，假设数据是独立同分布产生的；并且假设要学习的模型属于某个函数的集合，称为假设空间；应用某个评价准则，从假设空间中选取一个最优的模型，使它对已知训练数据及未知测试数据在给定的评价准则下

萧铁和·2020-03-18 00:18

复现经典：《统计学习方法》第 7 章支持向量机

本文是李航老师的《统计学习方法》[1]一书的代码复现。作者：黄海广[2]备注：代码都可以在github[3]中下载。我将陆续将代码发布在公众号“机器学习初学者”，敬请关注。

湾区人工智能·2020-03-17 19:00

李航《统计学习方法》拾遗-笔试常考的HMM

之前做过一些牛客网的题目，HMM在笔试题中还挺常考的，这里我只想记一些比较基本的内容，具体的HMM内容大家可以根据李航的书自行进行复习。

文哥的学习日记·2020-03-17 15:53

爱是守得云开见月明

图片发自App第一次看见李航是在学校的社团聚会上，他很高，柳馨隔着人群抬头望过去，一眼就看见了他，瘦瘦高高的，戴个眼镜，还挺帅。聚餐路上，柳馨和几个女生一起走在前面。

锦书一里拂画影·2020-03-17 03:57

统计学习方法三要素

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

pcqlegend·2020-03-16 12:50

李航-第3章k近临法

k近临法的的是三个基本要素：k值的选择，距离度量及分类决策规则。k近邻算法和模型什么是k近临算法？即是：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近临的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例归为这个类。k近邻模型对应于基于训练数据集对特征空间的一个划分。k近邻算法中，当训练集、距离度量、k值及分类决策规则确定后，其结果唯一确定。我理解的就是物以类聚，人以群分。根

瘦长的丰一禾·2020-03-16 12:15

ML

还是看你的方向吧如果是往工业界发展：1.有Ng的课程(推荐斯坦福的CS229，而非coursera)、林轩田在coursera上的两个课程、凸优化、矩阵分析相关的课程，就算入门了2.再看些PRML、模式分类、统计学习方法这几本书的部分章节

大海一滴写字的地方·2020-03-16 01:54

科学数据处理 —— 统计学习简述

这个简述将探索统计学习方法，以统计推断为目标的机器学习推断帮助我们利用手边的数据得到了一些结论。Scikit-learn集成了一些经典的科学数据处理库（NumPy,SciPy,matplotlib）。

KayZhou·2020-03-15 01:41

7.5日阅读写作课堂反馈（第三讲神乎其神）

1.家庭作业抽查情况：李航德背昨天学习的古诗很流畅，全都背出来了；肖雨萱

Guoting_·2020-03-14 22:50

高斯混合模型丨数析学院

高斯混合模型（Gaussianmixturemodel，GMM）是常见的一种概率模型类统计学习方法，它通过样本的概率密度分布估计来解决数据样本的聚类问题，在生物学统计与医学统计领域有着广泛的应用。

Datartisan数据工匠·2020-03-14 19:46

李航统计学习方法（五）---决策树

决策树模型与学习决策树模型分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部节点和叶节点，内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。分类的时候，从根节点开始，当前节点设为根节点，当前节点必定是一种特征，根据实例的该特征的取值，向下移动，直到到达叶节点，将实例分到叶节点对应的类中。决策树与if-then规则决策树的属性结构其实对应着一个规则集合：由决

文子轩·2020-03-13 10:05

天池精准医疗大赛——个人赛后总结（一）

一、参赛背景一条工程狗也有自己的数据挖掘梦，自己一直对算法感兴趣，期间关注了很多热门的公众号，天天在CSDN的博客下面学习大牛的经验，也学习了李航老师的《统计学习方法》、周志华老师的《机器学习》、《利用

_从前从前_·2020-03-13 04:18

书

ThePragmaticProgrammer-程序员修炼之道》《计算机网络谢希仁》数学《概率论基础教程》《概率论与数理统计》《同济大学线性代数第五版》《信息论基础第2版》《微积分超入门》《数学之美》《漫画线性代数》《矩阵理论及其应用》《统计学习方法李航

狼牙战士·2020-03-13 03:28

统计学习方法 | k近邻法

01分类需求K近邻法（KNN）是一种基本的分类与回归方法分类这种需求，渗透到我们生活的方方面面：根据学生德智体美成绩，将学生分为几类根据一个县城的GDP、人口密度等数据，将全国的县城分为多个类别根据客户的信用、收入、生活习惯将客户分为多个类别……分类算法可以帮助我们完成这些繁琐的操作，并根据我们的要求不断修正分类结果。分类算法其实蛮多的，这里顺着书本顺序，详细讲解KNN算法，再与K-Means、K

邓莎·2020-03-12 13:17

统计学习方法之K近邻法

1.k近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）k近邻算法是一个基本分类和回归方法，k-NN的输入时实例的特征向量，对应于特征空间的点，输出是实力的类别，可以取多类。k-NN不具有显式的学习过程，k-NN实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并且作为其分类的“模型”。k-NN简单直观：给定一个训练集，对新的输入实力，在训练数据集中找到与该实例最近邻的k个实例，这k个实例的多数所属

Jasonhaven·2020-03-12 02:30

李航统计学习--第三章 K临近（KNN）

通过多数表决等方式进行预测，不具有显式的学习过程。实际是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，将其作为分类“模型”。K值的选择，距离度量和分类决策规则是KNN模型的三要素3.1算法3.2模型KNN的模型对应特征空间的划分3.2.1距离度量3.2.2K值选择k'小，学习的近似误差小，只有与输入实例近似的训练实例才会对预测结果起作用。学习的估计误差大，预测结果对临近的实例点敏感，若临近噪声，预测出错。

HELLOTREE1·2020-03-11 18:46

统计学--感知机

参考李航的统计学习Snip20170809_40.pngSnip20170904_2.png感知机学习算法感知机学习的原始形式.pngPython实现感知机代码importnumpyasnpw=np.array

狼牙战士·2020-03-10 08:24

统计学习方法|SVM

01起在统计学习方法这个板块中，我们学习了多个分类算法，比如逻辑斯蒂回归，在逻辑斯蒂回归模型中，我们对数据集有预先的假设——数据集满足逻辑斯蒂分布。

邓莎·2020-03-09 22:35

2017年待读书单

1、《集体编程智慧》python2、《统计学习方法》python3、《宽容》房龙4、《智能时代》Hawkins5、《lifeofcicero》AnthonyTrollope6、《CommonStocksandUncommonProfitsandOtherWritings7

Rudy_X·2020-03-09 19:16

统计学习方法李航感知机模型 python sklearn 实现及课后习题

李航感知机（perception）是二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.感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例化分为正负两类的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数

蒜苗爱妞妞·2020-03-09 08:31

20160711-20160717第三周周报

周报将在每周日更新，之前的周日列出周计划关键词cssc++scala统计学习软件工程详细周计划时间事项交付物风险周一C++Primer2-3章读书笔记中周二统计学习方法第二章小周三统计学习方法第二章读书笔记小周四

jefffery·2020-03-08 21:47

7.4日阅读写作课堂反馈（第二讲神态万千）