统计学习

最大熵模型（Maximum entropy model）

2最大熵模型最大熵原理是统计学习的一般原理，
Fang Suk·2024-09-11 10:08

【统计学习方法读书笔记】（四）朴素贝叶斯法

终于到了贝叶斯估计这章了，贝叶斯估计在我心中一直是很重要的地位，不过发现书中只用了不到10页介绍这一章，深度内容后，发现贝叶斯估计的基础公式确实不多，但是由于正态分布在生活中的普遍性，贝叶斯估计才应用的非常多吧！默认输入变量用XXX表示，输出变量用YYY表示概率公式描述：P(X=x)P(X=x)P(X=x)：表示当X=xX=xX=x时的概率P(X=x∣Y=ck)P(X=x|Y=c_k)P(X=x∣
Y.G Bingo·2024-09-10 03:40

【统计学习方法】感知机

Seemoredetailsinwikipdia感知机.本篇blog将从统计学习方法三要素即模型、策略、算法三个方面介绍感知机，并给出相应代码实现。
jyyym·2024-09-08 04:08

赠书 | 李航老师的蓝皮书

赠书活动统计学习方法“统计机器学习方法是实现智能化目标的最有效的手段，统计机器学习是各种智能性处理研究领域中的核心技术，并且在这些领域的发展及应用中起着决定性的作用。”
茗创科技·2024-08-25 10:04

人工智能值得关注的技术研究方向

：(1)从专用人工智能到通用人工智能是大势所趋，一些科技巨头包括国家机构都在布局通用人工智能的研究，微软成立人工智能实验室以挑战通用人工智能为主要目标；(2)可解释的人工智能系统备受关注，也将成为突破统计学习瓶颈问题的一个重要方向
喜欢打酱油的老鸟·2024-03-01 03:11

机器学习入门--支持向量机原理与实践

其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。SVM的主要思想是将数据通过一个高维特征空间进行映射，使得在
Dr.Cup·2024-02-13 13:36

统计学习方法（李航）--第二章 感知机（比较基础）

感知机是二分类的线性分类模型，属于判别模型，包括原始形式和对偶形式。（一）感知机模型公式为：f是输出，x是输入，w和b是参数，sign是符号函数（大于0为1，小于0为-1）几何解释：对于特征空间Rn中的一个超平面S，w是S的法向量，b是截距，将超平面空间划分为两个部分，完成2分类任务。（二）学习策略1.数据集的线性可分性：若存在wx+b的超平面可以将数据集完全分割，则称为线性可分。2.学习策略（以
人間煙火Just·2024-02-12 15:14

机器学习系列（8）——提升树与GBDT算法

提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。
陌简宁·2024-02-11 14:40

概率统计学习打卡——数理统计与描述性分析

1.数理统计的基本概念总体：研究对象的全体（X）个体：组成总体的每个基本单元样本：从总体中抽取的一部分个体（）简单随机样本：具有随机性和独立性的样本，即样本相互独立具有同一分布样本的两重性：抽样前是随机变量，抽样后是具体的数统计量：样本的函数，不含有任何未知参数抽样分布：统计量的分布2.常用的统计量样本均值：用来估计总体均值和对对有关总体均值的假设做检验样本方差：用来估计总体方差和对有关总体方差的
xtsqmx·2024-02-10 03:02

统计学习方法笔记之决策树

更多文章可以访问我的博客Aengus|Blog决策树的概念比较简单，可以将决策树看做一个if-then集合：如果“条件1”，那么...。决策树学习的损失函数通常是正则化后极大似然函数，学习的算法通常是一个递归的选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程。可以看出，决策树算法一般包含特征选择，决策树的生成与决策树的剪枝过程。特征选择信息增益熵和条件熵在了解
Aengus_Sun·2024-02-09 17:51

用户体验度量-量化用户体验的统计学方法

如果会统计学习或有打算往这个方向发展的用研同学可以参考。怎么说也是解决掉了一个大难题，既你的数据客观吗？要客观就按书上的来吧。
挖泥巴·2024-02-09 10:05

统计学习03：参数、统计量&标准误、置信区间

要点一：参数与统计量参数(parameter)描述总体(population)的概括性度量；统计参数必须要在整体数据都可被观察的时候才能计算，通常由于数量过大而不便于统计计算；例如，一个完美的人口普查。统计参数一般是固定的，但难以确定；参数一般用希腊字母表示，例如总体均值μ、标准差σ统计量(statistic)描述样本(sample)的概括性度量；一般根据统计量来估计总体参数，即为参数点估计；样本
小贝学生信·2024-02-08 10:10

【深度学习理论】持续更新

文章目录1.统计学习理论1.统计学习理论统计学习理论，一款适合零成本搞深度学习的大冤种的方向从人类学习到机器学习的对比（学习的过程分为归纳和演绎），引出泛化和过拟合的概念。如何表示归纳的函数规律呢？
一轮秋月·2024-02-06 06:48

《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型（2）6.2 最大熵模型

文章目录6.2最大熵模型6.2.1最大熵原理6.2.3最大熵模型的学习6.2.4极大似然估计《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第3章k邻近邻法《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现
北方骑马的萝卜·2024-02-05 11:51

贝叶斯的缺点

贝叶斯方法是一种统计学习方法，通过利用贝叶斯定理来计算给定先验概率的情况下，后验概率的条件概率。虽然贝叶斯方法在许多领域中应用广泛且有效，但也存在一些缺点。
人机与认知实验室·2024-02-04 06:06

向量机SVM原理详解

支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和
AI-CS研究生·2024-02-03 17:35

SVM入门（一）至（三）Refresh

支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的
warmbeast·2024-02-03 17:34

SVM(1-3)

支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy
discxuwei·2024-02-03 17:32

《深度学习，统计学习，数学基础》人工智能算法工程师手册

[导读]市面上很多人工智能相关的书籍。大部分的书，面向小白，内容深度不够；小部分教材书或者科研书，内容艰深，又过于复杂。那么有没有，面向算法工程师（程序员）人群的，面向有一定数学基础、算法基础，能够快速上手写代码的人群的人工智能手册呢？有的！而且免费开源，非常有程序员范！《AI算法工程师手册》你值得拥有！作者Github：https://github.com/huaxz1986手册地址：http:
La victoria·2024-02-03 07:25

《深度学习，统计学习，数学基础》人工智能算法工程师手册：程序员写的AI书，50 章一网打尽...

来源：专知本文约3400字，建议阅读10+分钟。免费开源人工智能手册，带你快速上手写代码！[导读]市面上很多人工智能相关的书籍。大部分的书，面向小白，内容深度不够；小部分教材书或者科研书，内容艰深，又过于复杂。那么有没有，面向算法工程师（程序员）人群的，面向有一定数学基础、算法基础，能够快速上手写代码的人群的人工智能手册呢？有的！而且免费开源，非常有程序员范！《AI算法工程师手册》你值得拥有！作者
数据派THU·2024-02-03 07:23

机器学习知识体系总结

机器学习体系概括监督学习（SupervisedLearning）十种监督学习方法统计学习方法：模型+策略+学习方法模型策略学习算法无监督学习（UnsupervisedLearning）半监督学习参考所有的知识
qq_36661243·2024-02-03 07:22

白铁时代 —— （监督学习）原理推导

来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化
人生简洁之道·2024-02-03 07:46

最大熵阈值python_李航统计学习方法（六）----逻辑斯谛回归与最大熵模型

本文希望通过《统计学习方法》第六章的学习，由表及里地系统学习最大熵模型。文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法，并制作了可视化动画。
weixin_39669638·2024-02-03 06:20

《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型（1）6.1 逻辑斯谛回归模型

文章目录第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型6.1逻辑斯谛回归模型6.1.1逻辑斯谛分布6.1.2二项逻辑斯谛回归模型6.1.3模型参数估计6.1.4多项逻辑斯谛回归《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于
北方骑马的萝卜·2024-02-03 06:18

【动手学大模型】第一章 大模型简介

动手学大模型第一章大模型简述语言建模最早使用统计学习的方法，通过前面的词汇来预测下一个词汇。其在理解复杂语言规则方面存在一定局限性。
Farah_Y·2024-02-02 07:44

统计学习 复习（知识点+习题）

复习资料：https://github.com/RuijieZhu94/StatisticalLearning_USTC第一章线性回归1.Fromonetotwo最小二乘课后题有偏/无偏估计加权最小二乘2.Regularization线性回归（二维情况）求解有约束优化问题正则化最小加权二乘不确定答案形式3.BasicFunction核函数岭回归有个关于核函数的推导，但应该不会考4.Bias-var
玛卡巴卡_qin·2024-02-02 01:37

机器学习 强化学习 深度学习的区别与联系

机器学习强化学习深度学习机器学习按道理来说，这个领域（机器学习）应该叫做统计学习（StatisticalLearning），因为它的方法都是由概率统计领域拿来的。
坠金·2024-01-31 12:10

李航统计学习方法----决策树章节学习笔记以及python代码

目录1决策树模型2特征选择2.1数据引入2.2信息熵和信息增益3决策树生成3.1ID3算法3.2C4.5算法4决策树的剪枝5CART算法（classificationandregressiontree）5.1回归树算法5.2分类树的生成5.3CART剪枝6PYTHON代码实例决策树算法可以应用于分类问题与回归问题，李航的书中主要讲解的是分类树，构建决策树分为三个过程，分别是特征选择、决策树生成、决
詹sir的BLOG·2024-01-31 08:20

《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第5章 决策树（代码python实践）

文章目录第5章决策树—python实践书上题目5.1利用ID3算法生成决策树，例5.3scikit-learn实例《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第5章决策树第5章决策树—
北方骑马的萝卜·2024-01-31 08:17

扩展学习|统计学习理论(SLT)与极限学习机(ELM)应用于大社会数据分析

文献来源：[1]OnetoL,BisioF,CambriaE,etal.StatisticalLearningTheoryandELMforBigSocialDataAnalysis[J].IEEEComputationalIntelligenceMagazine,2016,11(3):45-55.DOI:10.1109/MCI.2016.2572540.提取链接：链接：https://pan.b
封印师请假去地球钓鱼·2024-01-31 06:53

《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第4章 朴素贝叶斯法

朴素贝叶斯法的参数估计4.2.1极大似然估计4.2.2学习与算法4.2.3贝叶斯估计代码实践GaussianNB高斯朴素贝叶斯scikit-learn实例scikit-learn：伯努利模型和多项式模型《统计学习方法
北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:25

《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第1章 统计学习方法概论

文章目录第1章统计学习方法概论1.1统计学习1．统计学习的特点2．统计学习的对象3．统计学习的目的4．统计学习的方法1.2.1基本概念1.2.2问题的形式化1.3统计学习三要素1.3.1模型1.3.2策略
北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:24

《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第 2章感知机

感知机学习算法2.3.1感知机学习算法的原始形式2.3.2算法的收敛性2.3.3感知机学习算法的对偶形式实践：二分类模型（iris数据集）数据集可视化：Perceptronscikit-learn实例《统计学习方法
北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:24

《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第3章 k邻近邻法

3.2.3k值的选择3.2.4分类决策规则3.3k近邻法的实现：kd树3.3.1构造kd树3.3.2搜索kd树算法实现课本例3.1iris数据集scikit-learn实例kd树:构造平衡kd树算法例3.2《统计学习方法
北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:24

《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第5章 决策树

5.2特征选择5.2.1特征选择问题5.2.2信息增益5.2.3信息增益比5.3.1ID3算法5.3.2C4.5的生成算法5.4决策树的剪枝5.5CART算法5.5.1CART生成5.5.2CART剪枝《统计学习方法
北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:20

大语言模型的未来进化路径及其影响

从早期基于规则和统计学习的语言模型，到如今基于深度学习框架下的Transformer架构，如GPT系列、BERT等，大语言模型已经在自然语言处理领域取得了前所未有的突破。
TechCreator·2024-01-30 12:49

自然语言处理发展(自然语言处理发展经历了哪些阶段)

此后，人们开始尝试使用统计学习方法来解决NLP中的一些关键问题，例如机器翻译和文本分类等。到了2000年代，随着深度学习和神经网络技术的发展，NLP进一步获得
2301_76571514·2024-01-29 14:25

PyTorch深度学习实践——Logistic Regression

给出定义：逻辑斯谛回归（logisticregression）是统计学习中的经典分类方法，
不见当年灰太狼·2024-01-27 14:50

机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结

目前主要参考李航老师的《统计学习方法》一书，也有一些内容例如XGBoost、聚类、深度学习相关内容、NLP相关内容等是书中未提及的。
北航程序员小C·2024-01-26 10:43

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高—过拟合是什么：当模型复杂度越高，对训练集拟合程度越高，然而对新样本的泛化能力却下降了，此时出现overfitting（过拟合）与泛化能力：模型复杂度与泛化
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

图像取证:源识别和伪造检测(Image Forensics: source identification and tampering detection) 续2

中文翻译：xizero00常熟理工学院(CSLG)下一代互联网实验室NGIL在翻译的过程中遇到很多不懂的知识点，同时也恶补了相关的知识，包括《数字图像处理》，《统计学习基础》，《机器学习》TomMitchell
c2a2o2·2024-01-23 06:57

统计学习方法-第1章-绪论

2019June28监督学习统计学习方法-第1章-绪论统计学习分类分类标准类型基本分类监督学习、无监督学习、强化学习按模型分类概率模型、非概率模型（在监督学习中，概率模型是生成模型，非概率模型是判别模型
chiemon·2024-01-21 13:04

语言模型与视觉生态：技术解析与实践

一、语言模型与视觉生态的基本概念语言模型是一种基于统计学习的自然语言处理技术，通过大量的语料库训练，学会生成和理解人类语言。视觉生态
a谷雨c·2024-01-19 11:51

【机器学习】基本模型简易代码整理

对数几率回归对数几率回归（LogisticRegression）是机器学习中一种广泛应用的统计学习方法，主要用于二分类问题。
_hermit:·2024-01-19 02:14

机器学习：李航 统计学习方法 笔记

詹令[email protected]待整理统计学习方法监督学习非监督学习半监督学习强化学习监督学习方法生成方法GenerativeApproach：P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)
lealzhan·2024-01-17 08:54

机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结！

技术交流2、时间序列预测分类3、时间序列数据的特性4、时序预测评价指标5、基于深度学习的时间序列预测方法5.1统计学习方法5.2机器学习方法5.3卷积神经网络5.4循环神经网络5.5Transformer
Python算法实战·2024-01-16 15:10

逻辑回归（解决分类问题）

定义：逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学习方法。它通过对数据进行建模，预测一个事件发生的概率。逻辑回归通常用于二元分类问题，即将数据分为两个类别。
Visual code AlCv·2024-01-15 13:51

Machine Learning Series--Linear Regression

前言最近看了李航老师的《统计学习方法》，还正在学习吴恩达老师的《机器学习》的课程（网易公开课上有，较老的版本）。自从看过《统计学习方法》之后，发现笔记不看其实学习效果并不好。
22岁开始·2024-01-14 20:30

机器学习是什么

讲解对象：机器学习是什么作者：融水公子rsgz对象：机器学习是什么英文名：machinelearning又称：预测分析（predictiveanalytics）或统计学习（statisticallearning
融水公子·2024-01-13 08:27

统计学习方法笔记之逻辑斯谛模型与最大熵模型

更多文章可以访问我的博客Aengus|Blog逻辑斯谛回归（LogisticRegression）模型是经典的分类方法，而最大熵则是概率模型中学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximumentropymodel）。两者都属于对数线性模型。逻辑斯谛模型逻辑斯谛分布设是连续随机变量，服从逻辑斯谛分布是指具有以下分布函数和密度函数：其中，是位置参数，为形状参数。逻辑斯谛分布的密度函数
Aengus_Sun·2024-01-12 22:23
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