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西电李航
统计学习方法
李航
---第6章 逻辑回归与最大熵模型
第6章逻辑回归与最大熵模型逻辑回归(logisticregression)是统计学习中的经典分类方法。最大嫡是概率模型学习的一个准则将其推广到分类问题得到最大熵模型(maximumentropymodel)。逻辑回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。6.1逻辑回归模型定义6.1(逻辑分布):设X是连续随机变量,X服从逻辑斯谛分布是指X具有下列分布函数和密度函数式中,u为位置参数,r>0为形状参数
dazhichang6061
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2020-07-11 04:41
数据分析、机器学习必读书,
李航
《统计学习方法》出视频课了!
我一直认为,要想成为互联网技术大牛,学习是永不止步的。找对学习队伍,利用碎片时间,学习行业前辈的优质分享,慢慢的,你就会成为别人眼里的大牛。----过往记忆大数据推荐(文末重金招募讲师!!)在信息过载的时代,不懂数据分析,你就会成为新时代的“文盲”许多年前人们惊呼信息时代来了,其实体会不到什么太多的不同。然而,许多年过去,每个人身边每时每刻的数据容量、数据流动速率和数据种类都在急剧增加;很多个人或
Hadoop技术博文
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2020-07-11 02:58
统计学习方法
李航
版第十章部分课后习题python答案
如题。习题10.1-10.2python代码#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunOct2012:46:422019@author:Administrator"""importnumpyasnpdefbackword(A,B,PI,O):T=O.shape[0]#initializationbeta=np.ones(shape=PI.shape[0])#zeros()
Yanyan_zy
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2020-07-11 00:03
EM算法——
李航
《统计学习方法》第九章习题
阅览此博客自己实现的Python代码https://blog.csdn.net/weixin_35479108/article/details/878941369.1题代码#thisisforpractice9.1importnumpyasnptheta=np.array([0.4,0.6,0.7])Y=np.array([1,1,0,1,0,0,1,0,1,1])miu=np.zeros(Y.s
Yanyan_zy
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2020-07-11 00:03
中国将再添一所顶级电影学院
7月7日,吕梁市委书记李正印同山西传媒学院党委书记王亦农、院长李伟,国际著名导演贾樟柯一行座谈,双方围绕山西传媒学院“山
西电
影学院”建设、吕梁文化事业和文化产业发展进行了深入交流。市长王立伟一同座谈。
文慧园路三号
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2020-07-11 00:00
1.
李航
机器学习-多项式回归公式推导及python实现
多项式回归项目链接:https://github.com/Wchenguang/gglearn/blob/master/PolynomialClassifier/
李航
机器学习-讲解/PolynomialClassifier.ipynb
Mr_W1997
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2020-07-10 22:18
李航机器学习
首发:
李航
老师的《统计学习方法》第二版的代码实现(Github标星过万!)
李航
老师的《统计学习方法》第二版的代码实现更新完毕,本文提供下载。
风度78
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2020-07-10 16:52
tcgames无需安卓模拟器,刺激战场电脑玩手机游戏怎么设置高清流畅不卡顿?
tcgames电脑玩手机游戏小编自己的电脑本身配置也不高,安卓模拟器这种东
西电
脑本身是带不起的,模拟器太吃
cdjiehua
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2020-07-10 16:09
(3)
李航
《统计学习方法》基于Python实现——K近邻法
1:概念k近邻是一种基本分类与回归方法。本文只讨论分类问题中的k近邻法。k近邻法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点;输出为实例的类别,可以取多类。k近邻法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定。分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测。因此k近邻法不具有显式的学习过程。k近邻法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的“模型”。k
奥卡姆的剃刀
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2020-07-10 13:13
Python
机器学习
推动主机开源生态 IBM LinuxONE卓越中心启动
据IBM大中华区硬件系统部主机销售总经理
李航
先生介绍,大型主机在Linux领域有
weixin_34174422
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2020-07-10 08:29
广西未来3年5G投资超182亿元,力争建成5万个5G基站
在5G投资方面,2020至2022年,广
西电
信预计投资60亿元,广西移动预计
uxuepai5g
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2020-07-10 05:42
西安电子科技大学软件学院历年学生毕业情况
product_id=20697597
西电
软件学院成立近8年来,经过多年的积累和实践,目前已在全国各地建立用于支持软件工程硕士研究生完成实习阶段学习任务的稳定的实习基地30多个,包括IBM、Intel、
六朋的雪
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2020-07-10 03:04
java进阶诀窍
从结构化风险最小化角度理解SVM
(具体可参见
李航
《统计学习
CrazStone
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2020-07-10 02:47
Pattern
Recognition
Computer
Vision
【技术分享】机器学习优化算法—牛顿法(Newton Method)
原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1519684参考文献[1]
李航
,统计学习方法[2]NumericalOptimization:UnderstandingL-BFGS
腾讯智能钛机器学习平台
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2020-07-10 00:55
机器学习
西电
复试操作系统大题总结
1.什么是线程,它与进程的区别是什么?线程——轻量级进程,他是基于一个进程的运行单位,它可以不占有资源,一个进程可以有一个线程也可以有多个。这些线程共享此进程的代码,DATA和部分管理信息,但是每个线程都有它自己PC,Stack和其他。区别地址空间和资源不同:进程间相互独立;同一进程的各个线程之间却共享他们的资源通信不同:进程之间可以使用IPC通信,线程之间可以直接读写进程数据段来进行通信;但是需
@赵家乐
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2020-07-10 00:05
西电
考研复试操作系统期末题问题——小题总结
试卷一1.死锁产生的4个必要条件1.互斥条件:在一段时间以内,某资源只能被一个进程所占有。此时若有其他进程请求该资源那么,其他进程只能等待2.虚拟存储的基础是程序局部性原理,他的含义是?程序执行时对内存访问的不均匀性(个人理解,因为访问时对各部分访问频率不同,将经常访问的内容放在内存,将不经常访问的内容放在虚存。假装获得很大的内存空间)3.各种操作系统总结1.手工操作阶段;2.批处理阶段:1单道批
@赵家乐
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2020-07-10 00:33
西安电子大学计算机考研复试机试(2019)+ 学长讲解(5)+STL
西电
是单点测试。
Rachel~Liu
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2020-07-09 22:20
西安电子科技大学2018考研复试计算机类上机试题总结
根据回忆整理的复试上机题型,有意向报考
西电
计算机专业的同学可以试试做下。
独孤光
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2020-07-09 21:29
考试
学习
敢不敢变幸福 第七章
李航
和吉虎
李航
的手机拼命的在床头柜上响着,打电话的人似乎很着急的希望
李航
快些接电话。
李航
瞟了一眼手机,来电显示“老虎”,马上接起来说:“喂!几点的飞机,我这次准时接你!”“咦!怎么?你是
李航
吗?
石六爱
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2020-07-09 21:30
乌东德水电站福伊特首台机组并网发电
国家对金沙江乌东德水电站首批机组投产发电作出重要指示:“乌东德水电站是实施‘
西电
东送’的国家重大工程。
美通社
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2020-07-09 21:10
【工业4.0】工业4.0时代的大生产体系架构
很高心有机会和西门子的客户
西电
史所长,合作伙伴思科,联想,SIE等,一起探讨智能工厂的课题。我的题目是,工业4.0时代的大生产体系架构。
产业智能官
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2020-07-09 21:04
一个
西电
大四程序员的怼春招体验
接近两周的时间,一直在找工作。去了很多宣讲会,投了很多简历,最后面试了葡萄城、中油瑞飞、交大捷普、电信科学技术第十研究所、vivo这几家公司。面试交大捷普的时候,我报的Java开发工程师,当时捷普只准备招20个人左右,来面试的有200多个人。。。面试官没问什么有深度的问题,就问了计算机网络学的怎么样,问怎么搭建一个局域网,网络拓扑结构有哪些,当时没答出来。然后马上又去了葡萄城,葡萄城有两轮技术面,
Elliot_Zhou
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2020-07-09 19:35
隐马尔可夫模型(HHM)学习笔记1
隐马尔可夫模型简介整理了
李航
和周志华书上的内容。
MaaaMalik
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2020-07-09 11:05
感知机及Python实现
在
李航
老师《统计学习方法》中是这么讲的:“感知机(perceptron)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,取+1和-1二值。”
Jeaten
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2020-07-09 11:33
机器学习
西电
复试计算机网络 小题总结
第一套卷子选择题部分1.数据链路层上的工作设备有网桥2.局域网中最重要的技术是:介质访问控制技术(时分复用,码分复用)UDP是面向无连接的在802.5标准中采用的数据编码方案是差分曼彻斯特码3.在以太网中冲突是一种正常现象4.X.25公用数据网在物理层采用X.21协议5.局域网LAN通常为一个单位所有,通常使用广播技术来代替存储转发路由选择广域网WAN跨越无限距离应用层:直接为端用户服务,提供分布
@赵家乐
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2020-07-09 08:47
[乡土]古墓(2)
与往常一样,老辛的老婆刘慧娟把家里的18寸黄河电视搬出来放到麦场前面,大伙围城圈在一起正在看陕
西电
视台播放的《百家碎戏》。老辛左肩上扛着铁锨,左手顺着锨把握着扶住,右手里提着自己的白色短袖,没穿上
十一分
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2020-07-09 07:30
计算机考研复习经验
计算机考研复习经验(分5大部分,很详细)已有2次阅读54分钟前[顶]3G移动--Android开发工程师全能班本科就读于
西电
的计算机系,这是我和我身边一些达人同学的经验:共5篇帖子,分为:A:数学B:专业
zjx88ba
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2020-07-09 06:31
李航
《统计学习方法》-----朴素贝叶斯
朴素贝叶斯法naïveBayes,在naïve的中间字母上其实有两个点,查了一下才发现是法语中的分音符,在发音过程中发挥作用。但这不是重要的,重要的是在这种学习方法中贝叶斯承担了什么样的角色。首先简单证明一下贝叶斯公式。联合概率Jointprobabilities是可逆的,只要同时满足两个条件就可以,无所谓先满足哪个条件,所以可以有两种写法,都是利用了条件概率Conditionalprobabil
zcg1942
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2020-07-09 04:25
读书笔记
算法
图像处理
医生以检查为由猥亵患者被处以 7 天行拘,法院驳回上诉|丁香早读
每个工作日早晨丁香早读准时更新第一时间追踪医疗热点巴西总统新冠病毒检测呈阳性图源:BBC巴西总统博索纳罗周二在巴
西电
视频道上宣布他此前进行的新冠病毒检测结果为阳性。
丁香园
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2020-07-09 00:00
机器学习笔记(《统计学习方法》
李航
and《机器学习》周志华)
机器学习一些笔记,内容包含:《统计学习方法》
李航
and《机器学习》周志华以及网上相关知识总结。
妙手书生2016
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2020-07-08 18:55
机器学习笔记
算法
机器学习
原来你也在这里
“给你介绍个朋友,我高中同学,
西电
毕业,人在华为工作,踏实,靠谱,一只潜力股单身狗。没别的意思,就当认识个朋友。”“好”“我把你微信告诉他了,你们聊,认识下,就当多认识个盆友”“好。”
GDD呀GDD
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2020-07-08 14:57
《机器学习》学习笔记(三):支持向量机(SVM)
本文多处公式都将借用AndrewNg教授授课的PPT,并参考
李航
博士的《统计学习方法》一书。转载请注明出处:http://bl
chenynCV
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2020-07-08 08:01
机器学习
机器学习
支持向量机
SVM
高斯核
matlab
华为诺亚方舟实验室主任
李航
:神经符号处理开启自然语言处理新篇章
华为诺亚方舟实验室主任
李航
:神经符号处理开启自然语言处理新篇章本文作者:王金许2017-07-2619:29导语:深度学习(神经处理)给自然语言处理带来了革命性的进步,基于深度学习的机器翻译等任务的性能优良大幅度的提升
starzhou
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2020-07-08 06:16
记2019北航计算机夏令营体验~
个人情况2016级
西电
计科排名7.9%四六级469/432ACMCCPC铜,两个实用新型一个发明专利无论文今年北航夏令营只需要网上报名(材料发邮件),不需要邮寄,2019年5月28日-6月25日内报名即可
sodaxyh
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2020-07-08 06:09
经历
机器学习笔记 (1)-线性回归模型
参考资料《机器学习》-周志华《寒小阳机器学习讲义》-寒小阳《统计学习方法》-
李航
摘要机器学习包含监督学习、非监督学习、以及强化学习三大部分。监督学习又分为分类和回归两大类。
yanwosky4
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2020-07-08 05:42
机器学习
为什么母婴家庭都喜欢
西电
耐斯A6空气净化器
标题:为什么母婴家庭都喜欢
西电
耐斯A6空气净化器“除甲醛效果好,还很安静,宝贝房间刚买的木头床,才用一个晚上空气就好了很多”,“家里刚装修,一股刺鼻味,用了
西电
耐斯A6净化器后,油漆味、异味都闻不到了,
西电耐斯
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2020-07-08 04:41
2019保研回顾——
西电
计科到北理工计科
个人情况2016级
西电
计科卓越班前五学期均分班级排名6/28,专业总排名39/484四六级529/449CCPC铜+西安邀请赛银+湘潭邀请赛银+陕西省赛金,无科研经历参与夏令营报北航/上交/南大/中科大
happy_windman
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2020-07-08 00:22
个人随笔
巴西总统感染新冠后仍服用羟氯喹:迟早要来的
当地时间周二,他在巴
西电
视台直播节目中宣布了这一消息。在镜头前,他说着说着就把口罩摘了下来。“每个人都知道,新冠病毒迟早将感染很大一部分人口。我的检测结果为阳性,”博索纳罗说。
界面
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2020-07-08 00:00
热爱编程的世界
北方、
西电
、信息安全班级、C语言,几个简单的词语却构筑了不平凡的一个学期。记得第一节C语言课,同学们端坐着,规规矩矩地听着老师讲课,对C语言零基础的我,听的云里雾里,抽象的概念、凌乱的代码让我胆颤。
大黄蜂BigYellowBee
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2020-07-07 23:22
机器学习(
李航
统计学方法)之KNN
说明:代码参考的博客链接为(http://www.pkudodo.com),隆重推荐!同时也参考了这位大牛的博客(https://blog.csdn.net/eeeee123456/article/details/79927128);在Markdown中输入数学公式(MathJax),参考的博客是(https://www.jianshu.com/p/a0aa94ef8ab2)。若文章有错误,希望各
元大宝
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2020-07-07 22:12
机器学习—李航统计学方法
机器学习算法——朴素贝叶斯
朴素贝叶斯算法核心就两个:贝叶斯定理朴素:假设各个特征之间是独立的1.朴素贝叶斯的理论基础(参考
李航
课本)朴素贝叶斯算法是基于贝
爱学习的影峰
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2020-07-07 20:23
机器学习
高斯混合模型的终极理解
首先给出GMM的定义这里引用
李航
老师《统计学习方法》上的定义,如下图:定义很好理解,高斯混合模型是一种混合模型,混合的基本分布是高斯分布而已。第一个细节:为什么系数之和为0?P
Orange先生
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2020-07-07 18:07
机器学习
李航
统计学习方法课件 ---由清华大学深圳研究院袁春教授制作
李航
老师的《统计学习方法》是了解机器学习最好的教材之一,该书从2005年开始写作,一直到2012年完成,今年5月份又上线了第二版。
Mr.Jk.Zhang
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2020-07-07 17:14
资源分享
机器学习
2019年
西电
研究生面试问题相关
面试问题(1)项目问题:3组:做的前端还是后端?主要承担什么角色的功能设计?项目的难点和关键点?thinkphp和django框架的不同点?详见:五、项目准备(2)专业课问题:成绩单上的课程相关问题1组:冯诺依曼机的特点、为什么二进制在计算机中比较重要?①冯诺依曼机的特点:冯诺依曼计算机主要是由运算器、控制器、存储器和输入输出设备组成;它的特点是:以运算器和控制器为核心、程序均以二进制代码的形式存
02Z
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2020-07-07 16:39
西电研究生面试
IO流操作HDFS
此外目前我在gitHub上准备一些
李航
的《统计学习方法》的实现算法,目标将书内算法全部手打实现,欢迎参观并打星。
Dod_o_
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2020-07-07 15:02
大数据类
《
李航
:统计学习方法》笔记之感知机
感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面,为此,导入了基于误分类的损失函数,然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化,从而求出感知机模型。感知机模型是神经网络和支持向量机的基础。也是现代流行的深度学习网络模型的基础。下面分别从感知机学习的模型、策略和算法三个方面来介绍。1.感知机模型感知机模型如下:f(x)=sign(w*x+b)其中,x为输入向量,sign为符号函数,括号里面大于等于
longzaitianya1989
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2020-07-07 14:31
毕业致辞
毕业快乐呀,2016级
西电
的小穆们,四年彼此的陪伴,让我们体会了生活和成长的喜怒哀乐,化作了我们人生最靓丽和难忘的风
土豆er洋芋马铃薯
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2020-07-07 13:37
2016级
西电
小穆
部分名单:陈文丽,李钰涵,王小虎,马和德,马琦,马亮,勉朋林,马玉杰,杨思波,海福渊,安小轩,王昇,马林贵,马龙,董晓倩,黄正洋,张虎,妥云,单银亮,摆伟杰,马丽娜,马丽雅,王学龙,杨成。
土豆er洋芋马铃薯
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2020-07-07 12:18
李航
《统计学习方法》第4&9章 朴素贝叶斯分类器&EM算法
朴素贝叶斯(naiveBayes)定义基本假设输入x为n维向量,输出y取值在{c1,…,ck}K个值范围内,训练集样本个数N,假设样本独立同分布,且特征条件独立。具体的:P(X=x|Y=ck)=P(X(1)=x(1),…,X(n)=x(n)|Y=ck)=∏nj=1P(X(j)=x(j)|Y=ck)由于这一假设,朴素贝叶斯的学习大为简化,但对分类性能有一定影响学习参数用极大似然估计来学习先验概率分布
cutie吖
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2020-07-07 10:09
读书笔记
《周志华机器学习详细公式推导版》发布,Datawhale开源项目pumpkin-book
相信大家同我一样,非
李航
的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》莫属。周志华老师的《机器学习》,自2016年1月底出版以来,首印5000册一周售罄,并在8个月内重印9次,累计72000册。
guangcheng0312q
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2020-07-07 08:00
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