西瓜书第22页

机器学习笔记（九）-机器学习系统的设计

本次学习笔记主要记录学习机器学习时的各种记录，包括吴恩达老师视频学习、李宏毅老师视频学习、周志华老师的《机器学习》（西瓜书）以及李航老师的《统计学习方法》。

997and·2022-07-12 07:55

【机器学习-西瓜书】第7章贝叶斯分类器

7.1贝叶斯决策论(BayesianDecisionTheory)在所有相关概率都已知的情况下，贝叶斯决策论考虑的是：如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。以多分类任务为例解释BDT的基本原理表示将真实标记cj的样本误分类为ci所产生的损失。基于后验概率可得到将样本x分类为ci所产生的期望损失：我们的目标是：寻找一个判定准则以最小化总体风险：贝叶斯判定准则：为最小化总体风险，只需在每个样

wayaya112·2022-07-12 07:46

《机器学习西瓜书》学习笔记——第七章_贝叶斯分类器_朴素贝叶斯分类器

朴素：特征条件独立；贝叶斯：基于贝叶斯定理。朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也基于概率论的分类算法，属于监督学习的生成模型。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。1.算法思想——基于概率的预测贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的标记类别。2.理论基础2.1贝

九点澡堂子·2022-07-12 07:16

机器学习之西瓜书-第7章贝叶斯分类器

新的一章开始啦~7.1贝叶斯决策论Bayesiandecisiontheory适用于多分类任务目标：寻找一种分类器，使错分类率最小化/精度最大化7.2极大似然估计以下取自知乎答主【马同学】的回答https://www.zhihu.com/question/24124998书上：7.3朴素贝叶斯分类器举例推荐读：https://blog.csdn.net/u011995719/article/det

崔洞洞·2022-07-12 07:43

《机器学习》周志华(西瓜书)学习笔记第七章贝叶斯分类器

《机器学习》周志华(西瓜书)学习笔记总目录第七章贝叶斯分类器世上只有一种投资是只赚不赔的，那就是学习。

Sundm@lhq·2022-07-12 07:41

机器学习（西瓜书）7、贝叶斯分类器（上）

贝叶斯分类器是一种概率框架下的统计学习分类器，对分类任务而言，假设在相关概率都已知的情况下，贝叶斯分类器考虑如何基于这些概率为样本判定最优的类标。在开始介绍贝叶斯决策论之前，我们首先来回顾下贝叶斯公式。7.1贝叶斯决策论若将上述定义中样本空间的划分Bi看做为类标，A看做为一个新的样本，则很容易将条件概率理解为样本A是类别Bi的概率。在机器学习训练模型的过程中，往往我们都试图去优化一个风险函数，因此

Handsome_Zpp·2022-07-12 07:39

机器学习（西瓜书）7、贝叶斯分类器（下）

7.4半朴素贝叶斯分类器贝叶斯公式估计后验概率P(cIx)困难，朴素贝叶斯分类器采用了属性条件独立性假设，现实任务中，人们尝试对属性条件独立性假设进行一定程度的放松，即产生“半朴素贝叶斯分类器”。基本思想是：适当考虑一部分属性问的相互依赖信息，从而既不需进行完全联合概率计算，又不至于彻底忽略了比较强的属性依赖关系"。常用的策略是"独依赖估计"，就是假设每个属性在类别之外最多仅依赖于一个其他属性，则

Handsome_Zpp·2022-07-12 07:39

活用西瓜书——sklearn包中的朴素贝叶斯分类器

引言最近在读西瓜书，查阅了多方资料，恶补了数值代数、统计概率和线代，总算是勉强看懂了西瓜书中的公式推导。

berrymusic·2022-07-12 07:25

机器学习笔记（十三）-异常检测

本次学习笔记主要记录学习机器学习时的各种记录，包括吴恩达老师视频学习、李宏毅老师视频学习、周志华老师的《机器学习》（西瓜书）以及李航老师的《统计学习方法》。

997and·2022-07-12 07:17

机器学习西瓜书——第七章贝叶斯分类器

文章目录7.1贝叶斯决策论7.2极大似然估计7.3朴素贝叶斯分类器7.4半朴素贝叶斯分类器7.5贝叶斯网7.6EM算法7.1贝叶斯决策论贝叶斯决策论是在概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。下面我们以多分类任务为例来解释其基本原理。假设有NNN种可能的类别标记，即Y={c1,c2,…,cN},

一蓑烟雨晴·2022-07-12 07:15

【人工智能】机器学习西瓜书01——基本术语

机器学习西瓜书01——基本术语机器学习含义基本术语假设空间与归纳偏好总结可学习的一些资料：机器学习含义研究如何通过计算的手段，利用经验来完善系统自身的性能在计算机系统中，“经验"通常以数据形式存在。

一拳Marx·2022-07-11 07:32

NLP基础知识点：BLEU（及Python代码实现）

这里放上准确率（查准率）的公式（摘自西瓜书）作为提醒：准确率是

梆子井欢喜坨·2022-07-07 07:41

PaddlePaddle-百度架构师手把手带你零基础实践深度学习----第一周

其实自己并不是深度学习的初学者，之前也看过西瓜书和花书（看了一半），但为什么要参加这个课程呢，只因参加百度论文复现的时候发现，原来自己代码这么差啊！！！

文星阿凯·2022-07-06 07:01

西瓜书《机器学习》读书笔记-第6章支持向量机(Support Vector Machine)

写在前面开始挖新坑学习一下《机器学习》.主要是看浙江大学胡浩基老师的网课，结合周志华老师的西瓜书来学.为了理清思路和推公式就敲了这样一个读书笔记.初次学习难免会有错漏，欢迎批评指正.这份笔记主要用途还是用来自己复习回顾

啵啵啵啵哲·2022-06-30 07:56

机器学习西瓜书——第06章支持向量机

本文是关于周志华老师编写的机器学习书籍『西瓜书』的第六章支持向量机.主要的内容有:支持向量机的模型理解、支持向量、硬间隔与软间隔、在不等式约束下使用拉格朗日乘子法转化为对偶问题、KKT条件、支持向量回归等

grizzly00·2022-06-30 07:47

【机器学习-西瓜书】第6章支持向量机

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；SVM的学习策略是间隔最大化，学习算法是求解凸二次规划的最优化算法，可等价于正则化的合页损失函数最小化问题。由简至繁的模型有：线性可分支持向量机((数据线性可分，硬间隔最大化)、线性支持向量机(数据近似线性可分，软间隔最大化)、非线性支持向量机(数据线性不可分，核技巧)。当输入空间为欧氏空间或离散集合、特征空间为希尔伯特空间时，通过核函数将

wayaya112·2022-06-30 07:14

西瓜书第六章——支持向量机

西瓜书第六章——支持向量机前言一、间隔与支持向量1.1、算法原理1.2、超平面1.3、几何间隔1.4、支持向量机1.4.1、模型1.4.2、策略二、对偶问题2.1、凸优化问题2.2、拉格朗日对偶问题2.3

hitsugaya837·2022-06-30 07:50

西瓜书第六章笔记及答案——支持向量机

目录第6章支持向量机6.1间隔与支持向量6.2对偶问题6.3核函数6.4软间隔与正则化6.5支持向量回归6.6核方法习题6.1试证明样本空间中任意点xxx到超平面(w,b)(w,b)(w,b)的距离为式（6.2）6.2试使用LIBSVM，在西瓜数据集3.0α\alphaα上分别使用线性核和高斯核训练一个SVM，并比较其支持向量的差别6.3选择两个UCI数据集，分别用线性核和高斯核训练一个SVM，并

菜要多训练·2022-06-30 07:11

《机器学习》（西瓜书）周志华学习思维导图——第六、七章

本文主要介绍了机器学习中的常用算法支持向量机（SVM）和贝叶斯分类器。第六章支持向量机支持向量机是一种常用的分类模型，分类学习的基本思想就是基于训练集在样本空间找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。学习的目标是为了找到具有最大间隔的划分超平面。第七章贝叶斯分类器贝叶斯分类器是一类以贝叶斯定理为基础的分类算法的总称，其分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某

Li的NLP之路·2022-06-30 07:05

datawhale西瓜书打卡——第六章“支持向量机”

部分文字引用自周志华西瓜书和南瓜书视频马上就31号年末了，今天也是最后一次打卡截点，冲！这一章的支持向量机，想必大家也是十分耳熟了，同样地，先问问自己，什么是支持向量机？用来完成什么功能的？

山泼黛·2022-06-30 07:33

(周志华《机器学习》西瓜书小白Python学习笔记（八） ———— 第六章支持向量机SVM LIBSVM实现以及结果解读（课后题6.2）

周志华《机器学习》西瓜书小白Python学习笔记（八）————第六章支持向量机LIBSVM实现及结果解读（课后题6.2）LIBSVM介绍安装LIBSVM(MAC系统)数据格式和实验数据SVM实现结果解读

River_J777·2022-06-30 07:04

周志华《机器学习》西瓜书小白Python学习笔记（七） ———— 第六章支持向量机SVM

周志华《机器学习》西瓜书小白Python学习笔记（七）————第六章支持向量机SVM什么是SVMSVM求解过程转化为Lagrange对偶问题Lagrange对偶问题求解1.min⁡w,bL(w,b,α)

River_J777·2022-06-30 07:34

【一起来啃西瓜书】——支持向量机

目录1.线性可分定义2.问题描述3.优化问题4.线性不可分5.低维到高维的映射6.核函数（kernalFunction）7.原问题和对偶问题8.支持向量机原问题转换为对偶问题9.算法总体流程10.SVM应用——国际象棋兵王问题1）规则介绍2）参数设置3）程序设计4）性能度量11.SVM处理多类问题1.线性可分定义算法创始人：VladimirVapnik线性可分：LinearSeparable二维存

Mr_Nobody17·2022-06-30 07:32

机器学习笔记（五）：西瓜书第六章——支持向量机

此篇文章只对几个细节进行讲解介绍，具体的详细内容参看西瓜书。间隔与支持向量两个异类支持向量到超平面的距离之和称为间隔。位于虚线上的点称为支持向量。

唠叨小主·2022-06-30 07:01

机器学习西瓜书——第六章支持向量机

文章目录6.1间隔与支持向量6.2对偶问题6.3核函数6.4软间隔与正则化6.5支持向量回归6.6核方法代码实现线性SVM多项式SVM高斯核SVM6.1间隔与支持向量从几何角度，对线性可分数据集，支持向量机就是找距离正负样本都最远的超平面，相比于感知机，其解是唯一的，且不偏不倚，泛化性能更好。给定训练样本集，分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开，

一蓑烟雨晴·2022-06-30 07:21

机器学习西瓜书——第05章神经网络

本文是关于周志华老师编写的机器学习书籍『西瓜书』的第五章神经网络.主要的内容有:M-P神经元模型的构成、简单感知机和多层网络、以及著名BP算法的推导过程(激活函数是Sigmoid).文章目录5.1神经元模型工作过程激活函数

grizzly00·2022-06-27 13:17

西瓜书第五章学习笔记——神经网络

西瓜书第五章学习笔记——神经网络5.1神经元模型神经网络（neuralnetworks）方面的研究很早就已出现，今天“神经网络”已是一个相当大的、多学科交叉的学科领域，各相关学科对神经网络的定义多种多样

xhy.·2022-06-27 13:17

西瓜书——第五章神经网络

5.1神经元模型“M-P神经元模型”：在这个模型中,神经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号,这些输入信号通过带权重的连接(connection)进行传递,神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较,然后通过“激活函数”(activationfunction)处理以产生神经元的输出。理想中的激活函数是图5.2(a)所示的阶跃函数，它将输入值映射为输出值“0”或“1”，显然“1”对应于神

仰望星空的小马可·2022-06-27 13:16

机器学习西瓜书——第02章模型评估和选择

本文是关于周志华老师编写的机器学习书籍『西瓜书』的第二章模型评估和选择。

grizzly00·2022-06-27 13:46

西瓜书学习笔记——第5章神经网络

学习目标：看完第5章节的内容看完视频输出学习笔记和思维导图学习内容学习心得：神经网络的知识点可以单独拎出来讲了，我认为单看西瓜书的内容还不够，需要看其他书才能继续深入了解。

QwQQQ_·2022-06-27 13:46

西瓜书学习笔记第5章【神经网络】

西瓜书学习笔记第5章【神经网络】5.1神经元模型5.2感知机与多层网络一、感知机二、多层功能神经元（多层网络）5.3误差逆传播算法（反向传播（BP）算法）对各个参数更新公式的推导“早停(earlystopping

Halozzk·2022-06-27 13:45

机器学习西瓜书——第四章决策树

文章目录西瓜书笔记1.基本流程2.划分选择2.1信息增益2.2增益率2.3基尼指数3.剪枝处理3.1预剪枝3.2后剪枝4.连续与缺失值4.1连续值处理4.2缺失值处理5.多变量决策树代码实现三种算法实现鸢尾花

一蓑烟雨晴·2022-06-27 13:44

机器学习西瓜书——第三章线性模型

文章目录线性回归对数几率回归线性判别分析(LDA)高斯判别分析多分类问题类别不平衡问题代码实现线性回归Logistic回归SGDRegressor局部加权线性回归线性判别分析(LDA)高斯判别分析多项式回归线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想，许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得。由于W直观表达了各属性在预测中的重要性，因此线

一蓑烟雨晴·2022-06-27 13:14

机器学习西瓜书——第一章绪论

假设空间和版本空间——西瓜问题以上是西瓜数据集的训练集色泽有“青绿”、“乌黑”和“浅白”三种根蒂有“蜷缩”、“硬挺”和“稍蜷”三种敲声有“浊响”、“清脆”和“沉闷”三种西瓜书中的假设空间由形如“好瓜(色泽

一蓑烟雨晴·2022-06-27 13:43

西瓜书第五章笔记及答案——神经网络

目录第5章神经网络5.1神经元模型5.2感知机和多层网络5.3误差逆传播算法5.4全局最小和局部极小5.5其他常见神经网络5.5.1RBF网络5.5.2ART网络5.5.3SOM网络5.5.4级联相关网络5.5.5Elman网络5.5.6Boltzmann机5.6深度学习习题5.1试述将线性函数f(x)=wTxf(x)=w^{T}xf(x)=wTx用作神经元激活函数的缺陷5.2试述使用图5.2(b

菜要多训练·2022-06-27 13:12

西瓜书第五章——神经网络

西瓜书第五章——神经网络前言一、感知机1.1、感知机模型1.1.1、M-P神经元模型1.1.2、神经元激活函数1.1.3、感知机模型1.2、感知机策略1.3、感知机学习算法二、神经网络（NN，neuralnetwork

hitsugaya837·2022-06-27 13:12

西瓜书学习笔记——第一章&第二章

文章目录前言第一章绪论1.1机器学习发展历史1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差参考资料前言本文为学习西瓜书和南瓜书的学习记录笔记

路拾遗37·2022-06-27 13:11

datawhale西瓜书打卡——第五章神经网络

提示：所有图片都截取自周志华的《机器学习》转眼又又是打卡截点，还剩三小时了，金戈铁马，浴血奋战。冲。第五章，神经网络。这个词太熟了，这年头机器学习、深度学习、神经网络可以说是家喻户晓了，但这三者分别是什么，有什么区别，相信大家并不能立马给出答案。OK，那就逐个击破，今天来看看神经网络到底是个啥东西。同样的，学习任何概念之前，问问这个东西是什么？有什么作用？如何起作用的？那神经网络是什么呢？先不看书

山泼黛·2022-06-27 13:41

西瓜书学习笔记 —— 第5章神经网络

1神经元模型神经网络（neuralnetworks）：“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应”。神经网络最基本的成分是神经元（neuron）模型，neuron亦称unit。如果某神经元的点位超过了一个“阈值”（threshold），那么它就会被激活。“M-P神经元模型”：y=f(x)y=f(x)y=f(x)为’'激活函

创可不能贴·2022-06-27 13:41

机器学习（西瓜书）第5章神经网络知识详解

引入神经网络（neuralnetworks)是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统所作出的交互反应。我们在机器学习中谈论神经网络时指的是“神经网络学习”，或者说，是机器学习与神经网络这两个学科领域的交叉部分。目录5.1神经元模型5.2激活函数5.3感知机与多层网络5.3.1感知机（线性可分）5.3.2多层网络5.4误差逆传播算法5.4.1梯度下降法5.4.2

香蕉牛奶小栗子·2022-06-27 13:40

活用西瓜书——sklearn包中的神经网络分类器MLPClassifier的使用

引言最近在读西瓜书，查阅了多方资料，恶补了数值代数、统计概率和线代，总算是勉强看懂了西瓜书中的公式推导。

berrymusic·2022-06-27 13:39

机器学习西瓜书——第五章神经网络

文章目录西瓜书笔记1.神经元模型2.感知机与多层网络3.误差逆传播算法4.全局最小与局部极小5.其他常见神经网络5.1RBF网络5.2ART网络5.3SOM网络5.4级联相关网络5.5Elman网络5.6Boltzmann

一蓑烟雨晴·2022-06-27 13:09

周志华《机器学习》西瓜书小白Python学习笔记（五） ———— 第五章神经网络

周志华《机器学习》西瓜书小白Python学习笔记（五）————第五章神经网络什么是神经网络神经网络的结构输入层、隐含层和输出层激活函数权重偏置损失函数神经网络原理正向传播负向传播什么是神经网络神经网络起源于生物神经元的生物原理

River_J777·2022-06-27 13:09

周志华《机器学习》西瓜书小白Python学习笔记（六） ———— 第五章神经网络课后习题5.5 python实现 pytorch

周志华《机器学习》西瓜书小白Python学习笔记（六）————第五章神经网络python代码pytorch伪代码手工搭建Pytorch搭建作为神经网络中最为广泛使用的BP神经网络，本文使用西瓜数据集3.0

River_J777·2022-06-27 13:38

【一起啃西瓜书】机器学习-期末复习（不挂科）

【一起啃西瓜书】机器学习-期末复习（不挂科）前言试卷题型第一章：绪论一般过程任务数据训练集验证集监督学习无监督学习半监督学习第二章：模型评估与选择欠拟合与过拟合评估方法性能度量错误率&精度查准率&查全率交叉验证第三章

ZSYL·2022-06-27 07:13

计算机视觉论文-2021-09-09

本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年9月9日，来源：paperdigest欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】，回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记！

SophiaCV·2022-06-27 07:38

机器学习爬大树之决策树（ID3,C4.5）

Destiny_blue·2022-06-26 07:12

机器学习（西瓜书）-线性回归模型

线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题笔记的前一部分主要是对机器学习预备知识的概括，包括机器学习的定义/术语、学习器性能的评估/度量以及比较，本篇之后将主要对具体的学习算法进行理解总结，本篇则主要是第3章的内容–线性模型。3.1基本形式谈及线性模型，其实我们很早就已经与它打过交道，还记得高中数学必修3课本中那个顽皮的“最小二乘法

桃子酱紫君·2022-06-26 07:19

西瓜书阅读笔记（一） ------模型评估与选择

绪论就先略过了qaq##1.经验误差与过拟合错误率（errorrate）：分类错误的样本数占样本总数的比例($E=a/m$)，相应的$1-a/m$称为精度训练误差(trainingerror)：学习器在训练集上的误差泛化误差(generalizationerror)：学

辛几何旋律·2022-06-15 20:00

计算机视觉论文-20210223

本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年2月23日，来源：paperdigest欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】，回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记！

SophiaCV·2022-06-06 07:04

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