统计学习方法_李航第7页

机器学习-统计学习方法第二版学习笔记-第二章感知机

统计学习方法第二章感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略损失函数：误分类点到超平面的总距离。2.3感知机学习算法算法2.1随机梯度下降法算法2.2感知机模型对偶形式

xingS1992·2023-01-13 22:27

《统计学习方法(第二版)》学习笔记第二章感知机代码实现

感知机代码实现首先先直接给出一个复制粘贴就可以运行的代码实例，让大家先感受一下感知机的代码的执行过程。数据集采用的是经典的鸢尾花数据集，sklearn.datasets中提供了鸢尾花数据集的接口可以直接使用，当然还有其他更多的数据集可以用来进行实验，比如非常有名的用于机器学习的数据库UCI，其中也包含了鸢尾花数据集，里面包含的大部分数据集的规模都很小，很适合初学者使用。importnumpyasn

忆殇DR·2023-01-13 22:54

统计学习方法——第2章感知机（个人笔记）

统计学习方法——第2章感知机（个人笔记）参考《统计学习方法》（第二版）李航感知机就是二分类的线性分类模型，输入为特征向量，输出只为+1、-1。

没用的阿鸡·2023-01-13 22:52

统计学习方法——第7章支持向量机（个人笔记）

统计学习方法——第7章支持向量机（个人笔记）参考《统计学习方法》（第二版）李航支持向量机（supportvectormachines，SVM）是一种二分类模型，是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。

没用的阿鸡·2023-01-13 22:52

《统计学习方法》第 2 章“感知机”学习笔记

感知机是《统计学习方法》的介绍的第1个算法，是神经网络与SVM的基础。

liweiwei1419·2023-01-13 22:51

《统计学习方法第2版》学习笔记-第1章统计学习及监督学习概论

文章目录1.统计学习2.统计学习的分类2.1.基本分类2.2.按模型分类2.3.按算法分类2.4.按技巧分类3.统计学习方法的三要素3.1.模型3.2.策略3.3.算法4.模型评估与模型选择4.1.训练误差与测试误差

可以叫我才哥·2023-01-13 22:50

统计学习方法第二版学习笔记第二章感知机

一、统计学习三要素1.1模型感知机是二分类线性分类模型，属于判别模型，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。其输出为实例的类别，取和二值，模型预测值由以下函数给出：其中，是符号函数，即1.1.1模型的假设空间定义在特征空间中的所有线性分类模型，即函数集合。1.2策略---经验风险最小化感知机算法假设数据集是线性可分的，采用基于误分类的损失函数，其含义是误分类点到超平面的总距

gss123_123·2023-01-13 22:45

统计学习方法学习笔记-06-逻辑斯谛回归与最大熵模型01

首先介绍逻辑斯谛模型，然后介绍最大熵模型，最后讲述逻辑斯谛回归与最大熵模型的学习算法，包括改进的迭代尺度算法和拟牛顿法逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛分布设XXX是连续随机变量，具有下列分布函数和密度函数：μ\muμ是位置参数，γ>0\gamma\gt0γ>0是形状参数，越小，分布函数在中心增长得越快F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γf(x)=F′(x)=e−(x−μ)/γγ(1+e−(x−

尔呦·2023-01-13 08:10

统计学习方法|决策树原理剖析及实现

原始blog链接：http://www.pkudodo.com/2018/11/30/1-5/前言《统计学习方法》一书在前几天正式看完，由于这本书在一定程度上对于初学者是有一些难度的，趁着热乎劲把自己走过的弯路都写出来

Dod_o_·2023-01-12 00:26

【机器学习、深度学习与强化学习】机器学习（1）---机器学习简介

参考资料很多，我先列一些我会用到的机器学习、深度学习的参考资料吧：1.西瓜书——周志华《机器学习》2.动手学深度学习——李沐3.B站李沐视频或者斯坦福CS329P4.youtube——李宏毅全套的公开课5.李航

旋转跳跃我闭着眼·2023-01-11 20:05

（一）感知机与python代码实现

参考李航老师的《统计学习方法》第二版知识点：感知机是二分类的线性分类模型，属于判别模型旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，目标求得一个超平面将正负例完全正确分开基于误分类的损失函数：L(w,b)

十二十二呀·2023-01-10 15:36

（二）KNN与python代码实现

李航老师《统计学习方法》第二版学习笔记知识点KNN是一种基本分类与回归方法三个基本要素：K值的选择、距离度量、分类决策规则直观解释：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

十二十二呀·2023-01-10 15:36

统计学习方法——第9章 EM算法及其推广（个人笔记）

统计学习方法——第9章EM算法及其推广（个人笔记）参考《统计学习方法》（第二版）李航EM算法是一种迭代算法，每次迭代由两步完成：E步，求期望；M步，求极大。

没用的阿鸡·2023-01-10 12:10

统计学习方法——第10章隐马尔可夫模型（个人笔记）

统计学习方法——第10章隐马尔可夫模型（个人笔记）参考《统计学习方法》（第二版）李航10.1隐马尔可夫模型的基本概念10.1.1隐马尔可夫模型的定义定义10.1（隐马尔可夫模型）隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型

没用的阿鸡·2023-01-10 12:10

李航统计学习方法第二版课后习题答案机器学习

李航《统计学习方法》课后习题答案（第2版）【李航课后习题解答+书中疑点推导+算法代码实现+可私聊耐心解答(48小时内回复)，包会！！】

#苦行僧·2023-01-10 09:39

统计学习方法代码实现练习：第二章感知机

尝试实现算法代码chapter2感知机#第二章:实现感知器的原始形式importnumpyasnpXX=np.array([[3,3],[4,3],[1,1]])YY=np.array((1,1,-1))eta=1w=np.array([0,0])b=0i=0whilei<3:check=YY[i]*(np.dot(w,np.transpose(XX[i]))+b)ifcheck<=0:w=w+e

Scarlett_work_hard·2023-01-10 07:27

《统计学习方法》第二章&第十二章：感知机和统计学习方法总结

监督学习，二分类根据损失函数：，求解优化问题求得：分离超平面，感知机模型目录一、统计学习方法总结二、感知机(Perceptron)三、感知机模型四、感知机策略五、感知机算法1、感知机算法原理2、感知机算法的原始形式

owxiaohei·2023-01-10 06:57

李航统计学习——第二章感知机（上）

第一章主要介绍了学习方法的三要素：模型、策略、算法这章主要介绍感知机1从模型来理解感知机概念感知机是一个二分类的线性分类模型。无论是机器学习还是深度学习，按着三要素走（模型->策略->算法）模型本质还是假设空间(HypothesisSpace)：所有可能的条件概率分布或决策函数。而假设空间（模型）是由参数空间决定的。【补】假设空间是所有可能决策函数的集合；而每个决策函数由一个参数向量决定；参数空间

就想做一条闲鱼·2023-01-10 06:56

R语言：感知机模型（二）

目录算法：感知机学习算法的对偶形式R语言代码效果展示相关文章资源获取算法：感知机学习算法的对偶形式李航《统计学习方法》（第2版）P44——算法2.2输入：线性可分的数据集T={(x1,

FightingBob·2023-01-10 06:54

R语言：感知机模型（一）

最近事情太多，导致这次停更时间有点长了，但是经过了这半年的学习，也学了不少东西，思考后决定，先把李航的《统计学习》这本书上的算法一一代码实现一下，来检测一下是否真的学会了，所以先分享给大家的是第二章：感知机模型

FightingBob·2023-01-10 06:23

正则化的通俗解释_正则化面经整理——from牛客

在解释正则化之前，老老实实的把李航的机器学习基础复习一遍，否则会很迷糊。

weixin_39633493·2023-01-09 10:31

Kd树实现K近邻算法

参考GitHub"""Kd树搜索的k近邻模型,和《统计学习方法》上介绍的最近邻算法差距有点大..(1)设定一个当前最优点集合，用来保存当前离搜索点最近的样本点集合(2)从根节点开始，并设其为当前节点；在此

_森罗万象·2023-01-08 19:59

数据矿工学习-《统计学习方法》思维导图1.1-监督学习与统计学习三要素

监督学习概论与统计学习三要素思维来自《统计学习方法》-李航凹脑图在线浏览地址：统计学习三要素才学疏浅，欢迎评论指导如想更方便地阅览思维图欢迎前往我的个人小站：www.wengjj.ink

翁JJ·2023-01-08 10:14

《统计学习方法（第2版）》李航第十二章监督学习方法总结思维导图笔记

适用问题监督学习主要包括分类、标注、回归问题。标注问题是从观测序列到标记/状态序列的过程，相比二分类问题，其数目上是指数级区别。模型非概率模型，是指直接由输入X得到输出Y，或者得到输出的条件概率分布P（Y｜X）的模型，对于监督学习也叫做判别模型。感知机、k近邻、支持向量机SVM、提升方法是非概率模型；概率模型首先学习联合概率密度P（X，Y），然后求出条件概率密度P（Y｜X），在监督学习中称为生成模

ML--小小白·2023-01-08 10:35

统计学习方法：第一章统计学习及监督学习概论

统计学习方法第一章统计学习及监督学习概论1.1统计学习1.2统计学习的分类1.2.1基本分类1、监督学习2.无监督学习3.强化学习4.半监督学习和主动学习第一章统计学习及监督学习概论监督学习是从标注数据中学习模型的机器学习问题

xiao52x·2023-01-08 10:22

《统计学习方法》——第一章：统计学习方法概论

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；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

xtbzx1128·2023-01-08 10:22

统计学习方法读书笔记第一章：概论

统计学习方法第一章：概论统计学习方法读书笔记第一章：概论统计学习监督学习统计学习的三要素模型评估与模型选择正则化与交叉验证泛化能力生成模型与判别模型分类问题、标注问题、回归问题统计学习方法读书笔记第一章

LYPG·2023-01-08 10:51

《统计学习方法》第一章统计学习方法概论

目录目录一、交叉验证1.1简单交叉验证1.2S折交叉验证1.3留一交叉验证二、生成模型与判别模型统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习，本书主要讨论的是监督学习。区分分类问题与回归问题的标准：输出变量是否为连续值。假设空间：模型∈由输入空间到输出空间的映射的集合，这个集合就是假设空间（hypothesisspace）。假设看空间的确定意味着学习范围的确定。一、交叉验证常见的模型选择

Charlie_1541·2023-01-08 10:51

《统计学习方法》第一章：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.监督学习（Supervisedlearning）监督学习的实现步骤：得到一个有限的训练数据集合选定模型的假设空间，也就是所有的备选模型确定模型选择的准则，即学习的策略实现求解最优模型的算法通过学习方法选择最优模型利用学习的最优模型对新数据进行预测或分析在模型知道每一个样本的标签时

乐乐什么都有·2023-01-08 10:51

【李航统计学习笔记】第一章：统计学习及监督学习概论

1.1导论统计学习监督学习的实现步骤:得到一个有限的训练数据集合确定模型的假设空间，也就是所有的备选模型确定模型选择的准则，即学习的策略实现求解最优模型的算法通过学习方法选择最优模型利用学习的最优模型对新数据进行预测或分析监督学习训练集：T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\left\{\left(x_{1},y_{1}\right),\left(x_{2},y_{2}

西风瘦马1912·2023-01-08 10:51

第一章、统计学习方法概论

第一章、统计学习方法概论文章目录第一章、统计学习方法概论1、统计学习的特点2、统计学习的研究3、统计学习方法的基本步骤3、监督学习3.1基本概念1）输入变量&输入空间&特征向量&特征空间2）输出变量&输出空间

王小希ww·2023-01-08 10:20

《统计学习方法》第一章统计学习方法概论笔记

1.统计学习三要素:模型、策略、算法1)模型:概率模型(由条件概率表示的模型)与非概率模型(由决策函数表示的模型)2)策略2.1)损失函数与风险函数2.2)期望损失函数(期望风险函数)与经验风险函数期望风险函数:模型关于联合分布的期望损失:经验风险函数:模型关于训练样本集的平均损失:2.3)经验风险最小化与结构风险最小化经验风险最小化的策略认为:经验风险最小的模型就是最优的模型.即:结构风险最小化

黑夜中坚持·2023-01-08 10:50

第一章统计学习方法概论

第一节导论一、监督学习实现步骤（1）有限的训练数据集合（数据有label/有标注的数据）（2）确定模型的假设空间（所有的备选模型）（3）确定模型选择的准则（学习策略）（4）实现求解最优模型的算法（5）通过学习方法选择最优模型（6）利用最优模型对新数据进行预测或分析二、统计学习的三要素1、模型（假设空间）决策函数F={f|Y=fθx,θ∈Rn}条件概率分布P={P|PθY|X,θ∈Rn}（Θ表示的某

Neother·2023-01-08 10:49

【李航统计学习】学习笔记第一篇第一章：统计学习及监督学习概论

文章目录统计学习及监督学习概论1.1统计学习1.2统计学习的分类1.3统计学习方法三要素1.4模型评估与模型选择1.5正则化与交叉验证1.6泛化能力1.7生成模型与判别模型1.8监督学习应用统计学习及监督学习概论监督学习是从标注数据中学习模型的机器学习问题

不学完买不起新衣服·2023-01-08 10:19

《统计学习方法》学习笔记之第一章：统计学习方法概论

1.1统计学习1.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性，这是统计学习的前提2.统计学习主要分为：监督学习（supervisedlearning）非监督学习（unsupervisedlearning）半监督学习（semi-supervisedlearning）强化学习（reinforcementlearning）3.本书主要讨论监督学习，这种情况下统计学习的方法可以概括如下：从给

li_il·2023-01-08 10:49

《统计学习方法》第一章: 统计学习方法概论读书笔记

第一章1.统计学习方法概论1.1概念1.2.统计学习三要素模型策略算法1.3.正则化与交叉验证1.4.泛化误差上界1.5.生成模型/判别模型1.6.分类问题1.7.一个极大似然估计和贝叶斯估计的实例一切为了数据挖掘的准备

ErinLiu虎哥的铲屎员·2023-01-08 10:49

第一章-统计学习方法概论

统计学习统计学习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。总的来说，统计学习也称为统计机器学习。统计学习的特点以计算机以及网络为平台；以数据为对象，是数据驱动的学科；目的是对数据进行预测和分析；以方法为中心，构建模型并应用模型进行预测和分析；是概率论、统计学、信息论、计算理论、最优化理论以及计算机科学等多个领域的交叉学科，具有独立的理论体系和方法论。统计学习的对

芷若初荨·2023-01-08 10:48

第一章：统计学习方法概论

大纲1.1统计学习的特点1.2统计学习方法步骤1.3统计学习的分类基本分类：1.4监督学习方法的三要素模型：条件概率分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X)或决策分布Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X)

扔出去的回旋镖·2023-01-08 10:18

统计学习方法-隐马尔可夫-公式推导

统计学习方法-隐马尔可夫-公式推导状态序列概率P(I∣λ)P(I|\lambda)P(I∣λ)已知状态序列下的观测序列概率P(O∣I,λ)P(O|I,\lambda)P(O∣I,λ)完全数据序列概率P(

weixin_44144171·2023-01-07 06:22

hmm前向算法的matlab,隐马尔可夫模型（HMM）的MATLAB实现——前向后向算法

主要的参考书目是李航的《统计学习方法》，并实现了书中部分例题和习题的解答，关于隐马尔可夫模型的理论知识不再赘述，这方面的经典论文和网上的优秀博客很多，这里介绍两篇经典的论文：1，BilmesL,etal.AGentleTutorialofEMAlgorit

weixin_39989222·2023-01-07 03:23

李航《统计学习方法》第2版读书笔记第10章（附详细推导过程）

隐马尔可夫模型–李航《统计学习方法》第2版第10章（附详细推导过程）一、基本概念隐马尔可夫模型（hiddenMarkovmodel，HMM）是时序概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成的不可观测的状态随机序列

ShubinZH·2023-01-07 03:22

【10.1算法理论部分（4）预测问题（近似算法和维特比算法）】Hidden Markov Algorithm——李航《统计学习方法》公式推导

10.4预测算法（解决Decoding：S^=argmaxSP(S∣O,λ)\hat{S}=argmax_{S}P(S|O,\lambda)S^=argmaxSP(S∣O,λ)）下面介绍HMM预测的两种算法：近似算法与维特比算法（VIterbialgorithm）。10.4.1近似算法近似算法思想：在每个时刻t选择在该时刻最有可能出现的状态it∗i_{t}^*it∗，从而得到一个状态序列S=(s1

张乾和Heytee·2023-01-07 03:52

【10.1算法理论部分（2）概率计算问题（前向-后向算法）】Hidden Markov Algorithm——李航《统计学习方法》公式推导

10.2概率计算方法（解决Evaluation：Givenλ，求P(O|λ)）10.2.1直接计算法1.给定HMM模型λ=(A,B,π)\lambda=(A,B,\pi)λ=(A,B,π)和观测序列O=(o1,o2,⋅⋅⋅,oT)O=(o_{1},o_{2},\cdot\cdot\cdot,o_{T})O=(o1,o2,⋅⋅⋅,oT)，概率计算问题需要计算在模型λ下观测序列O出现的概率P(O∣λ)

张乾和Heytee·2023-01-07 03:51

【10.1算法理论部分（1）基本概念和三个基本问题】Hidden Markov Algorithm——李航《统计学习方法》公式推导

第10章隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型（HiddenMarkovmodel,HMM）是可用于序列标注问题的统计学模型，描述了由隐马尔可夫链随机生成观察序列的过程，属于生成模型。隐马尔可夫模型：隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观察而产生观察随机序列的过程10.1基本概念10.1.1隐马尔可夫模型的定义隐马尔可夫模型（Hi

张乾和Heytee·2023-01-07 03:21

统计学习方法李航---第10章隐马尔可夫模型

第10章隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型(hiddenMarkovmodel,HMM)是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。10.1隐马尔可夫模型的基本概念定义10.1(隐马尔可夫模型)隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。隐藏的马尔可夫链随机

dazhichang6061·2023-01-07 03:19

【10.1算法理论部分（3）学习问题（Baum-Welch算法）】Hidden Markov Algorithm——李航《统计学习方法》公式推导

10.3学习问题（解决Learining：λMLE=argmaxλP(O∣λ)\lambda_{MLE}=argmax_{\lambda}P(O|\lambda)λMLE=argmaxλP(O∣λ)）10.3.1监督学习方法假设已给出训练数据包含S个长度相同的观测序列和对应的状态序列(O1,I1),(O2,I2),⋅⋅⋅,(OT,IT){(O_{1},I_{1}),(O_{2},I_{2}),\c

张乾和Heytee·2023-01-07 03:18

【统计学习方法】logistic regression 逻辑斯蒂回归

统计学习方法第六章I参考资料LR回归的核心在于引入了新的平滑函数sigmoid函数，这种函数相比于感知机的符号函数sgn函数好处在于可以求导，可以求导意味着可以进行梯度下降。

zcz5566719·2023-01-06 13:11

维特比算法的python的简单实现

维特比算法的python简单实现简单介绍实现了李航书籍p210的例子，例子非常经典。我有三个盒子，每个盒子都有红球和白球，我观测到了三次结果：红、白和红，现在需要求出盒子的可能序列是什么。

MessyPaste·2023-01-06 09:55

em算法python代码_EM 算法求解高斯混合模型python实现

注：本文是对《统计学习方法》EM算法的一个简单总结。1.什么是EM算法？引用书上的话：概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或者潜在变量。

weixin_39861669·2023-01-06 09:24

em算法python包_《统计学习方法》—— 9. EM 算法（Python实现）

本文主要是在阅读过程中对本书的一些概念摘录，包括一些个人的理解，主要是思想理解不涉及到复杂的公式推导。会不定期更新，若有不准确的地方，欢迎留言指正交流原博客地址：https://blog.csdn.net/Chris_zhangrx/article/details/86190962blog.csdn.net本文完整代码github：anlongstory/awsome-ML-DL-leaningg

weixin_39923623·2023-01-06 09:24

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