西瓜书学习笔记系列第5页

【SpringCloud组件学习笔记系列】（1）Eureka组件

SpringCloud组件学习笔记系列【SpringCloud组件学习笔记系列】（1）Eureka组件【SpringCloud组件学习笔记系列】（2）Hystrix组件【SpringCloud组件学习笔记系列

阿莨去爬山了·2023-07-29 10:59

机器学习西瓜书第三章习题-编程题代码

3.3编程实现对率回归，并给出西瓜数据集3.0α上的结果importnumpyasnpimportmathx=[[0.697,0.46,1],[0.774,0.376,1],[0.634,0.264,1],[0.608,0.318,1],[0.556,0.215,1],[0.403,0.237,1],[0.481,0.149,1],[0.437,0.211,1],[0.666,0.091,1],[

Lan52160·2023-07-28 13:37

【学习笔记、面试准备】机器学习西瓜书要点归纳和课后习题参考答案——第1章

机器学习西瓜书要点归纳第1章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好1.5发展历程1.6应用现状1.7阅读材料习题目录地址第1章绪论1.1引言机器学习（machinelearning）：

出尘呢·2023-07-28 13:36

西瓜书第六章习题及答案

6.1公式6.2点到面的推到过程（如下图里面的图片），不禁让我想到高中班主任在黑板上的咔咔一顿猛写，高中班主任教的真好，哎，是我zs跟不上啊！点到平面的距离公式推导感觉如果记住了公式这个距离公式很容易想到，非要看推导的话就看下面的图片吧！6.2前方高能——搬运工上线！唉！importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimpor

小鹿学程序·2023-07-28 13:05

《机器学习》西瓜书习题第 3 章

习题3.1试析在什么情况下式(3.2)(3.2)(3.2)中不必考虑偏置项bbb.书中有提到,可以把xxx和bbb吸收入向量形式w^=(w;b)\hat{w}=(w;b)w^=(w;b).此时就不用单独考虑bbb了.其实还有很多情况不用,比如说使用了one−hot\mathrm{one-hot}one−hot编码,就可以不用考虑偏置项.更广泛的情况是,如果偏置项bbb可以被“包含”在另外的一些离散

云玩家-cloud·2023-07-28 13:05

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第3章线性模型

过了一遍第三章，大致理解了内容，认识了线性回归模型，对数几率回归模型，线性判别分析方法，以及多分类学习，其中有很多数学推理过程以参考他人现有思想为主，没有亲手去推。术语学习线性模型linearmodel非线性模型nonlinearmodel可解释性comprehensibility可理解性understandability线性回归linearregression均方误差squareloss欧氏距离

一个甜甜的大橙子·2023-07-28 13:30

《机器学习》西瓜书训练营视频教程+课件

─00看开营仪式，了解学习模式│1开营仪式回放——老师部分.mp4│2开营仪式回放——班主任部分.mp4│开营仪式模板—西瓜书2.0.pdf│是.pdf│├─01第一周：学习机器学习绪论│1机器学习绪论

globals_11de·2023-07-27 07:41

机器学习原理(1)集成学习基本方法

下图显示集成学习的一般结构（取自周志华老师的西瓜书），个体学习器通常由一种现有的学习算法从训练数据产生，例如决策树（C4.5、CART）、BP神经网络等。

赫加青空·2023-07-26 11:04

ORB-SLAM2学习笔记5之EuRoc、TUM和KITTI开源数据运行ROS版ORB-SLAM2生成轨迹

1数据预处理1.1EuRoc数据1.2TUM数据1.3KITTI数据2代码修改2.1单目2.2双目2.3RGB-D3运行ROS版ORB-SLAM23.1单目3.2双目3.3RGB-DORB-SLAM2学习笔记系列

ZPILOTE·2023-07-26 11:44

ORB-SLAM2学习笔记3之EuRoc开源数据集运行ORB-SLAM2生成轨迹并用evo工具评估轨迹

ORB-SLAM22.2evo评估轨迹2.2.1载入和对比轨迹2.2.2计算绝对轨迹误差3双目ORB-SLAM23.1运行ORB-SLAM23.2evo评估轨迹3.2.1载入和对比轨迹3.2.2计算绝对轨迹误差ORB-SLAM2学习笔记系列

ZPILOTE·2023-07-26 11:43

吃透《西瓜书》第一章绪论、第二章模型评估

目录第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间第二章模型评估2.1为什么需要模型评估？2.2模型评估的定义2.2.1评估方法之留出法:2.2.2交叉验证法和自助法2.3深入理解模型评估第一章绪论1.1引言机器学习是什么？机器学习的主要流程通俗就是，找一个最适合的函数方法~机器类似一个学生，接触的越多，学习的越多，越厉害~但是也害怕脏数据（类似环境对人类的影响）机器学习可以做什么？图片识别互联

rookie_coder_996·2023-07-25 22:48

ORB-SLAM2学习笔记4之KITTI开源数据集运行ORB-SLAM2生成轨迹并用evo工具评估轨迹

2.2.1载入和对比轨迹2.2.2计算绝对轨迹误差3双目ORB-SLAM23.1运行ORB-SLAM23.2evo评估轨迹(kitti格式)3.2.1载入和对比轨迹3.2.2计算绝对轨迹误差ORB-SLAM2学习笔记系列

ZPILOTE·2023-07-24 20:53

【机器学习】吃瓜教程 | 西瓜书 + 南瓜书（1）

文章目录一、绪论1、什么是机器学习？2、基本术语3、假设空间4、归纳偏好5、发展历程二、模型评估与选择A、一种训练集一种算法2.1经验误差与过拟合2.2评估方法a)留出法b)交叉验证法c)自助法d)调参与最终模型2.3性能度量a)错误率与精度b)查准率、查全率与F12.4比较检验a)假设检验b)交叉验证t检验c)McNemar检验d)Friedman检验与nenyl后续检验B、一种训练集多种算法a

湫喃·2023-07-24 14:02

学习了python从入门到实践的基础语法部分，开始学习西瓜书

报名了西瓜书训练营，跟着学习。代码能力慢慢弥补。计划学完西瓜书，学习斯坦福和google课程。图片发自App

葡萄串儿·2023-07-21 06:56

【机器学习】西瓜书课后习题参考答案—第一章

记录西瓜书课后习题的思考与参考答案。

一个甜甜的大橙子·2023-07-19 11:08

【机器学习】西瓜书课后习题参考答案—第二章

记录西瓜书课后习题的思考与参考答案。

一个甜甜的大橙子·2023-07-19 11:38

基于weka手工实现支持向量机smo算法

关于svm机器学习模型，我主要学习的是周志华老师的西瓜书（《机器学习》）；但是西瓜书中对于参数优化（即：SequentialMinimalOptimization，smo算法）部分讲解的十分简略，看起来不太好懂

非妃是公主·2023-07-18 07:26

西瓜书课后题——第八章（集成学习）

可参见西瓜书130页的内容。0/1损失函数原型如下：所以，对于任意损失函数,则整体损失Loss

乂乂乂乂·2023-07-17 23:01

架构训练营学习笔记3-5：消息队列备选架构设计实战

本文属于架构训练营学习笔记系列：模块3的案例讲解总的来说，这篇从更高的维度去讲，而不是关注消息队列的常见问题：比如消息如何发送，消息如何不丢失，消息如何不重复。

bohu83·2023-07-16 15:06

机器学习之版本空间（version space）算法

版本空间今天来聊聊机器学习中的一个概念:versionspace,中文翻译中，有‘变形空间’和‘版本空间’两种说法，这里沿用周志华老师在西瓜书中的使用到的术语，称之为‘版本空间’。

AryaHooper·2023-07-15 21:12

机器学习-归纳偏好（西瓜书系列1）

每一种算法都带有一种归纳偏好，归纳偏好，可以理解为算法对于某种假设的偏好，这种偏好可以体现为线性回归模型对于模型线性的假设偏好等。奥卡姆剃刀原理关于归纳偏好，对于一个数据，模型有许多的归纳偏好，也就是有许多的假设，那么如何进行归纳假设的选择呢，一般性的原则就是：最简单原则-奥卡姆剃刀原理，也就是使模型的结构尽量简单，这也是《统计学习》中提到的结构风险最小化。简单有什么好处呢，其中之一就是具有良好的

naca yu·2023-07-15 07:16

机器学习中理解算法的归纳偏置（偏好）

参考西瓜书对归纳偏置（偏好）的一些总结理解模型对应假设空间中的一个假设！现在，与训练集（样本）一致的假设有多个，那么应该选择哪一个模型（假设）呢？

saohuoxiong·2023-07-15 07:44

（西瓜书）《机器学习-周志华》-学习笔记：（1）第一章 --- 假设空间与版本空间等

（西瓜书）《机器学习-周志华》-学习笔记：（1）第一章—假设空间与版本空间等文章目录（西瓜书）《机器学习-周志华》-学习笔记：（1）第一章---假设空间与版本空间等简述1.2基本术语独立同分布理解**示例

JingYuJingYuJingYu·2023-07-15 06:36

机器学习（西瓜书）学习笔记2——假设空间和归纳偏好

一、假设空间首先，有两个概念：归纳和演绎。简言之，归纳就是特殊推一般，演绎就是一般推特殊。机器学习是从大量样本训练，再利用测试数据进行测试。很显然，机器学习属于归纳的过程，亦称：归纳学习。以西瓜举例，西瓜成熟与否和西瓜的色泽、根蒂、敲声这三个属性有关系，色泽的属性值：乌黑、青绿。根蒂的属性值：蜷缩、硬挺。敲声的属性值：浊响、沉闷。由这三种属性值可以构成24种不同的组合，这称为假设空间。其中，满足（

007djx·2023-07-15 06:04

无约束优化——线性搜索法

无约束优化——线性搜索法（linesearch）前言概述构建关于步长的函数Wolfe条件StrongWolfe条件Zoutendijk条件后记前言该系列为学习笔记系列，所有内容可以在NumericalOptimization

_唯欣主义·2023-07-14 13:13

决策树（ID3、C4.5、CART）

本文将根据周志华老师的《机器学习》（西瓜书）一书，对相关概念及原理进行通俗解释。2、相关概念利用《机器学习》书中的一句话概括什么是决策树：我们要对"这是好瓜吗?"

田浩thao·2023-07-14 04:26

人工智能（3）：独立同分布概念

在西瓜书中解释是：输入空间中的所有样本服从一个隐含未知的分布，训练数据所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。

不死鸟.亚历山大.狼崽子·2023-06-24 08:13

二层感知器实现异或

所以需要输入层/隐藏层/输出层实现原理a^b=(a&-b)|(-a&b)用两个与门和一个或门实现需要三个神经单元参考西瓜书：importnumpyasnp#两层感知器实现异或#M-P神经元#阈值设置：与

gimio·2023-06-21 07:29

Redis学习笔记系列(九)——Redis事务

7.Redis事务7.1事务定义Redis通过MULTI、DISCARD、EXEC和WATCH四个命令来实现事务功能。Redis中的事务同命令一样都是Redis的最小执行单位，一个事务中的命令要么都执行，要么都不执行。事务的原理是先将属于一个事务的命令发送给Redis，然后再让Redis依次执行这些命令。下面，我们用一个示例来演示Redis事务。假设A有10元钱，B有0元钱，A向B转5元钱，那么这

复旦猿·2023-06-20 06:00

【西瓜书笔记】8. EM算法（上）

EM算法的引入引入EM算法的原因：概率模型有时候既含有观测变量，又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计法，或者贝叶斯估计法估计模型参数。但是当模型含有隐变量时，就不能简单地使用这些估计方法。EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法。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

开源即时通讯IM框架MobileIMSDK的微信小程序端开发快速入门

一、理论知识准备您需要对微信小程序开发有所了解：1）真正零基础入门学习笔记系列2）从零开始的微信小程序入门教程3）最全教程：微信小程序开发入门详解您需要对WebSocket技术有所了解：1）新手快速入门

·2023-06-15 15:12

机器学习（西瓜书）简答题总结

集成学习的主要特点包括：1.模型的泛化能力的强，减少过拟合和欠拟合的风险。2.预测性能好：由于集成学习可以组合多个弱学习器，所以它可以将多个模型的优点进行整合，从而提高整体的预测性能。3.鲁棒性强4.可扩展性强：由于集成学习可以将多个模型进行组合，所以它可以方便地扩展到更大的数据集和更复杂的模型。5.可解释性好：由于集成学习的模型比较复杂，所以它的可解释性比较差，难以理解和解释模型的预测结果。集成

IT胡图图·2023-06-15 12:33

NLP学习笔记 36-word2vec

一序本篇属于贪心NLP训练营学习笔记系列。

bohu83·2023-06-14 00:48

Python-web开发学习笔记（4）：CSS基础

Python-web开发学习笔记系列往期文章：Python-web开发学习笔记（1）---HTML基础Python-web开发学习笔记（2）---HTML基础Python-web开发学习笔记（3）：FlaskDemo

尚拙谨言·2023-06-13 21:57

初识决策树（Decision Tree）

今天来看一下西瓜书第四章——决策树。

浩然然然·2023-06-12 13:33

第六章支持向量机

试答系列：“西瓜书”-周志华《机器学习》习题试答知识梳理本章关于支持向量机的公式较多，存在有多种形式，容易产生混淆，为此，在这里将涉及支持向量机的各种公式进行总结，绘制了一张关系图，其中未涉及支持向量回归和和核方法部分内容

lsly·2023-06-11 13:35

西瓜书公式（10.24）的推导

在西瓜书10.4节“核化线性降维”中，引入了一个映射函数ϕ\phiϕ，其作用是将样本点xix_ixi映射到高维特征空间中，即zi=ϕ(xi)z_i=\phi(x_i)zi=ϕ(xi)由前文中的推导可以得到式

chansonzhang·2023-06-10 18:02

手写西瓜书bp神经网络 mnist10 c#版本

本文根据西瓜书第五章中给出的公式编写，书中给出了全连接神经网络的实现逻辑，本文在此基础上编写了Mnist10手写10个数字的案例，网上也有一些其他手写的例子参考。

电子云与长程纠缠·2023-06-10 15:53

西瓜书+南瓜书第三章线性回归笔记与理解

在此首先附上南瓜书作者的讲解视频链接：【吃瓜教程】《机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集_哔哩哔哩_bilibili一、一元线性回归线性回归试图学得，使得.如何确定w和b呢？

星☆空·2023-06-09 06:05

GO学习笔记系列

go学习笔记之--结构体(struct)Go语言中没有“类”的概念，也不支持“类”的继承等面向对象的概念。Go语言中通过结构体的内嵌再配合接口比面向对象具有更高的扩展性和灵活性。结构体内存布局如同c一样,结构体占用一块连续的内存。结构体定义Go语言中通过struct来实现面向对象。定义:使用type和struct关键字来定义结构体,如下:type类型名struct{字段名字段类型字段名字段类型…}

王小帅_94·2023-06-07 20:06

学习笔记系列2

《易经》是一本什么书？可以由四方面来了解：第一，它是没有文字的书。最早是一套符号系统，透过简单的符号，来展示变化万千的宇宙以及人生，助人趋利避害。第二，它是预测未来的书。古人做重大的决策时，有各种疑惑，怎么办呢？一个错误的决策可能造成严重的后果，所以要考虑人算，还要考虑天算。而这两种天算之一就是用《易经》来预测未来的。第三，它是探讨变化的书。变化是最平常、最恒久的现象，透过研究《易经》，可以知道天

时间的好朋友·2023-04-21 08:26

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

西瓜书习题3.4 (交叉验证法)

西瓜书习题3.4(交叉验证法)：选择两个UCI数据集，比较10折交叉验证法和留一法所估计出的对率回归的错误率.1.数据集长啥样？

不一样的烟火___·2023-04-20 23:05

09、Flutter FFI Dart Native API

FlutterFFI学习笔记系列《FlutterFFI最简示例》《FlutterFFI基础数据类型》《FlutterFFI函数》《FlutterFFI字符串》《FlutterFFI结构体》《FlutterFFI

又吹风_Bassy·2023-04-20 12:44

西瓜书第七章贝叶斯分类器

7.1贝叶斯决策论贝叶斯分类器：各类分类器中错误率最小或者在给定风险情况下平均代价最小的分类器。通过后验概率来计算损失的一类分类器。贝叶斯决策论：用于在知道概率和误判损失来选择最优的类别标记。我们要如何理解贝叶斯决策论呢？课本给了例子，我们一起来看一下吧。假定有N种可能的标记类别，即是将一个真实标记为的样本分为所产生的损失。基于后验概率可以将样本x分类为所产生的期望损失，即样本x的条件风险记为：要

起个名字好难阿·2023-04-19 09:32

决策树（理论部分1）

决策树（理论部分1）教材：周志华机器学习参考视频资料：【一起啃书】机器学习西瓜书白话解读（来自bilibili）视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV17J411C7zZ

weixin_48753696·2023-04-18 17:47

决策树复习

article/details/701844152.ksy_ehttps://blog.csdn.net/kunshanyuZ/article/details/878619603.B站【一起啃书】机器学习西瓜书白话解读

steve_tom·2023-04-18 17:16

【一起啃书】机器学习西瓜书白话解读——02模型评估与选择（2.1-2.2）

第2章模型评估与选择模型评估与选择（0201）2.1经验误差与过拟合（0202）2.2评估方法【训练集验证集与测试集】（0203测试集分割流出法）2.2.1留出法（hold-out）2.2.2交叉验证法（crossvalidation）(0204)2.2.3自助法（bootstrapping）(0205)2.2.4调参与最终模型（0206验证集）模型评估与选择（0201）分别看一种训练集一种算法、

苏打饼干没加心·2023-04-18 17:46

【一起啃书】西瓜书（一）

希望通过b站视频课【一起啃书】机器学习西瓜书白话解读来认真读西瓜书，以下是对视频中的重点记录，以及课后自己看书得到的感悟和记录视频学习笔记学习资源：b站李沐老师的论文精读《西瓜书》《南瓜书》《机器学习实战

反科研pua所所长·2023-04-18 17:14

深度学习入门路径

深度之眼课程）[10d]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

或跃在渊_NUE·2023-04-18 11:15

推荐频道

西瓜书学习笔记系列