统计学习第6页

python snownlp了解_[Python][snownlp]基于情感词典的情感分析

当前的情感分析技术分流成两类，一是基于规则(情感词典)的方法；二是基于统计学习的方法。第一类情感分析根据情感词典所提供的词的情感倾向性信息，结合语言知识和统计信息，进行不同粒度下的文

weixin_39845406·2023-06-14 23:53

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）

1.1统计学习1.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

Peter_Haoran·2023-06-10 02:58

机器学习-6 支持向量机

优点算法步骤线性可支持向量机的程序流程图SVM算法步骤算法实例有关数据集利用Sklearn的datasets模块生成数据集其他生成数据集的方法线性支持向量机SVM分类算法SVM算法的应用算法概述支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的监督学习方法

so.far_away·2023-06-10 02:27

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

JavaScript蓝桥杯------学海无涯

本题需要你使用ECharts帮助小蓝实现统计学习时间图表。

懒羊羊h·2023-06-09 16:29

The Category-theoretic Perspective of Statistical Learning for Amateurs

统计学习.范畴论视角title:TheCategory-theoreticPerspectiveofStatisticalLearningforAmateursauthor:CongweiSongdescription

nbu04william·2023-06-09 11:31

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

day06——朴素贝叶斯算法

什么是朴素贝叶斯分类方法二、概率基础知识1，联合概率2，条件概率三、贝叶斯公式1，公式2，拉普拉斯平滑系数四、API五、实操案例：20类新闻分类代码六、总结一、什么是朴素贝叶斯分类方法朴素贝叶斯分类方法是一种基于贝叶斯定理的统计学习分类算法

张嘉烘·2023-06-08 16:36

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

本章概要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分析与预测的一门学科。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。

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

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

《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

PyTorch深度学习实战 | 神经网络的优化难题

01、局部极小值，鞍点和非凸优化基于梯度的一阶和二阶优化都在梯度为零的点停止迭代，梯度为零的点并非表示我们真的找到了最佳的参数，更可能是局部极小值或者鞍点，在统计学习的大部分

TiAmo zhang·2023-04-14 13:19

【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

机器学习——支持向量机

统计学习理论基础经验风险最小化原则1.损失函数和风险函数损失函数度量模型一次预测的好坏，风险函数度量平均意义下模型预测的好坏。

肉肉肉肉肉肉~丸子·2023-04-13 17:10

一文看懂提升树与梯度提升树（GBDT）

其被认为是统计学习中性能最好的方法之一。实际上，AdaBoost更多的是一种算法思路，其并没有指定基函数是决策树还是其他。对于分类问题，提升树的基

巴涅波赫夫·2023-04-13 02:15

一、统计学习及其监督学习概论

1.统计学习1）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

烟花笑寂寞·2023-04-12 21:40

机器学习－－基本概念要清楚～

方法＝模型＋策略＋算法统计学习首要考虑的问题是学习什么样的模型。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。

城市中迷途小书童·2023-04-12 10:21

支持向量机简单介绍

它源于统计学习理论。

要努力啊啊啊·2023-04-12 09:24

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

R语言|Cox模型校准度曲线绘制

转自个人微信公粽号【易学统计】的统计学习笔记：R语言实现Cox模型校准度曲线绘制研究背景这是关于cox模型的第二篇文章，上一篇文章分享了运用Lasso回归如何筛选变量，将筛选后的变量绘制Nomogram

小易学统计·2023-04-12 05:45

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

【统计学习方法】学习笔记-第1章-统计学习及监督学习概论

【知乎同步：https://zhuanlan.zhihu.com/p/305028771】【统计学习方法】学习笔记-第1章-统计学习及监督学习概论1.1统计学习统计学习(statisticallearning

煎饼证·2023-04-12 05:10

机器学习数学基础：数理统计与描述性统计

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达所谓机器学习和深度学习，背后的逻辑都是数学，所以数学基础在这个领域非常关键，而统计学又是重中之重，机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习

小白学视觉·2023-04-12 03:25

R语言|基于Cox模型pec包深度验证

转自个人微信公粽号【易学统计】的统计学习笔记：R语言pec包深度验证Cox模型研究背景在cox回归中，如何利用已经构建好的预测模型预测单个患者的生存概率呢？

小易学统计·2023-04-12 00:11

《统计学习方法》第 3 章“k 近邻法”学习笔记

k近邻法“k近法”在算法层面理解容易，可以从使用“k近邻法”处理分类问题入手，解释机器学习中的各种概念和一般流程。k近邻法的基本思想“k近邻法”几乎是所有机器学习算法中最简单的算法，它用于分类的核心思想就是“物以类聚，人以群分”，即未标记样本的类别由距离其最近的个邻居投票来决定。说明：图片来自周志华《机器学习》第10章第1节。（图片来自周志华《机器学习》第10章第1节）有监督学习、分类学习、回归有

李威威·2023-04-11 13:45

支持向量机（三）——线性支持向量机

笔者主要参考学习的是李航老师《统计学习方法（第二版）》[1]和周志华老师的西瓜书《机器学习》[2]。如有错误疏漏，烦请指正。如要转载，请联系笔者，[email protected]。

Herbert002·2023-04-10 19:19

统计学习三要素：方法=模型+策略+方法

统计学习三要素：方法=模型+策略+方法模型：本书-决策函数表示的模型为：非概率模型策略：损失函数和风险函数损失函数种类：０－１损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数极大似然估计－就是经验风险最小化的例子当模型是条件概率分布

浪子回头2018·2023-04-09 19:50

python不可实现的领域3d_人工智能用的编程语言是哪些？

一系列的进展在过去的几年中发生了：无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑;IBMWaston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模式识别

weixin_39618597·2023-04-09 11:15

python是一门编程语言吗_python、java等哪一门编程语言适合人工智能？

一系列的进展在过去的几年中发生了：无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑；IBMWaston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模

weixin_39789094·2023-04-09 11:15

统计学习方法之感知机Perceptron

1.感知机模型详解感知机由1957年提出，感知机模型较为简单，是NN和SVM的基础模型。结构如下图perceptron.jpg定义：给定训练集合2.原始学习方法一个常见的想法是给定误分类点集合,3.学习方法的对偶形式对偶形式的思想在于，4.代码实现抽象类classifier.py感知机模型perceptron.py测试test_perceptron.py#classifier.pyclassCla

周恩国的学习笔记·2023-04-09 05:26

机器学习两本经典之作，适合系统学习。

两本经典教科书，统计学习方法和机器学习图片发自App统计学习方法-李航终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界【美】佩德罗·多明戈斯

君莫笑是我的·2023-04-09 03:38

python历史性分布计算代码_GitHub - religou/MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod...

MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，理论学习主要根据重磅

weixin_39796868·2023-04-08 17:44

python自我总结笔记、加上一些自己思考_GitHub - liweimin1996/MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLea...