西电李航

李航 统计学习方法 第一章 习题 参考答案

1.1说明伯努利模型的极大似然估计以及被压死估计中的统计学习方法三要素。统计学习三要素：模型、策略和算法。伯努利模型的极大似然估计模型策略算法极大似然估计条件概率经验风险最小化求解析解贝叶斯估计条件概率结构风险最小化求数值解伯努利模型是定义在取值为0和1的随机变量上的概率分布。极大似然估计：似然函数的对数：其中，n为实验次数，k为n次实验中结果为1的次数，Yi表示第i次实验的结果。令对数似然的导数
AI_Beginner_SYSU·2019-03-01 13:15

大厂Sp offer面试经验分享

www.sohu.com/a/203165129_690895https://www.zhihu.com/question/51039416https://www.nowcoder.com/discuss/15168李航的
haimianjie2012·2019-02-28 00:00

李航.统计学习方法笔记+Python实现(2)第二章 感知机(perceptron)

第二章感知机（perceptron）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，取+1和-1二值。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实力划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。函数：f(x)=sign(w∗x+b)f(x)=sign(w*x+b)f(x)=sign(w∗x+b)损失函数：L(w,b)=−Σyi(w∗xi+b)L(w,b)=-\Sigma{y_{i}
geekxiaoz·2019-02-25 20:27

机器学习面试问题整理(2) — SVM支持向量机

SVM硬软间隔对偶的推导概述基本推导和理论还是以看李航老师的《统计学习方法》为主。各种算法的原理，推荐理解到可以手撕的程度。以下为通过网络资源搜集整理的一些问题及答案，准备的
Lestat.Z.·2019-02-24 09:00

李航/徐亦达 统计学习方法第九章EM算法及其推广总结和习题答案

强烈推荐徐亦达老师关于EM算法的讲解视频，本文根据徐老师和李航老师统计学习方法整理，由于公式推导太多，笔记为手写。其中包含混合高斯模型的理解，形象化解释，以及习题链接。习题习题9.1和9.3习题9.4
李滚滚·2019-02-23 16:40

国内外有名的计算机视觉团队和大牛汇总

计算机视觉领域的一些牛人博客，超有实力的研究机构等的网站链接http://blog.csdn.net/baijingjing425/article/details/7591358李航：http://research.microsoft.com
视觉小新·2019-02-23 14:35

回归树学习小记 RegressionTree

下面是李航的统计学习方法中给出的CART回归树的算法。
很吵请安青争·2019-02-22 15:24

《统计学习方法》自学笔记—1.概论

对于非科班自学机器学习的人来说，李航的《统计学习方法》是最好的第一手入门资料，俗称“小蓝书”。
一路向北321·2019-02-20 09:00

李航 《统计学习方法》第七章支持向量机习题答案

1.比较感知机的对偶形式和线性可分支持向量机的对偶性形式。感知机原始形式：min⁡w,bL(w,b)=−∑xiϵM(yi(w⋅xi+b))\min_{w,b}L(w,b)=-\sum_{x_i\epsilonM}(y_i(w\cdotx_i+b))w,bminL(w,b)=−xiϵM∑(yi(w⋅xi+b))MMM为误分点的集合。等价于min⁡w,bL(w,b)=∑i=1N(−yi(w⋅xi+b)
李滚滚·2019-02-15 22:30

4.机器学习——统计学习三要素与最大似然估计、最大后验概率估计及L1、L2正则化

1.前言之前我一直对于“最大似然估计”犯迷糊，今天在看了陶轻松、忆臻、nebulaf91等人的博客以及李航老师的《统计学习方法》后，豁然开朗，于是在此记下一些心得体会。
把子肉爱上热干面·2019-02-14 16:00

每月学习数理统计--《统计学习方法—李航》(3)： SVM

1.SVM的最优化问题2.拉格朗日乘数法，对偶条件KKT条件3.软件隔支持向量机4.非线性支持向量机，核函数5.SMO算法1.SVM的最优化问题支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）的基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大。SVM是用来解决二分类问题的有监督学习算法，在引入了核方法之后SVM也可以用来解决非线性问题。一般SVM有下面三种：硬间
顾鹏pen·2019-02-13 13:00

01丨有质量的改变才是成长【20181219】

1、当超越恐惧的时候，就会感觉轻松自在下班后，绕行到县城城西电信营业厅，像营业厅业务经理咨询近期相关优惠宽带套餐，业务经理不厌其烦的向我推荐将要到期优惠套餐，原价168元的套餐，现在只需要综合月基本费用
筱羽依依·2019-02-12 21:16

统计学习(李航)提升方法(AdaBoost)

Boost“装袋”（bagging）和“提升”（boost）是构建组合模型的两种最主要的方法，所谓的组合模型是由多个基本模型构成的模型，组合模型的预测效果往往比任意一个基本模型的效果都要好。装袋：每个基本模型由从总体样本中随机抽样得到的不同数据集进行训练得到，通过重抽样得到不同训练数据集的过程称为装袋。提升：每个基本模型训练时的数据集采用不同权重，针对上一个基本模型分类错误的样本增加权重，使得新的
eilot_c·2019-02-10 16:48

李航《统计学习方法》读书笔记（4）——感知机

概览感知机模型感知机学习策略感知机学习算法感知机学习算法的实现概览感知机（perceptron）二类分类的线性分类模型输入：实例特征向量输出：实例类别，取+1和-1二值旨在求出分离超平面；属于判别模型基于误分类的损失函数，使用梯度下降法对损失函数进行极小化分原始形式和对偶形式感知机模型f(x)=sign(w*x+b)x：实例特征向量w：权值或权值向量b：偏置几何解释w·x+b=0为分离超平面（se
ZhangDanzhu·2019-01-29 13:55

瑶瑶

李航是瑶瑶的男朋友，早已在站门口等着，把我们塞进他的小车，一阵油门就往郊区驶去。
踏雪瞻云·2019-01-27 21:42

每月学习数理统计--《统计学习方法—李航》(2)： 感知器

1.感知器的介绍2.感知器的算法3.感知器的更新规则4.感知器的收敛性5.感知器的局限性6.参考文献1.感知器的介绍感知器学习算法(PLA:PerceptionLearningAlgorithm)是1957年提出的算法，比svm要早,实际上他是一种二分类问题的超平面（超平面是比实际维数低一维的集合，可以理解为这个集合的正交补空间的维数为1），一旦我们找到了这个超平面，我们就可以用来执行二分类问题。
顾鹏pen·2019-01-27 14:00

李航《统计学习方法》习题答案

前言：本系列习题系笔者主观完成，一家之言难免有错误之处持续更新中…第一章1.2经过经验风险最小化推导极大似然估计。证明模型是条件概率分布，当损失函数是对数损失函数时，经验风险最小化等价于极大似然估计。先说极大似然估计(多参数可以参考极大似然估计)。设X1,X2,…Xn是来自XXX的样本，则X1，X2，…Xn的联合分布律为：∏i=1np(xi;θ)\prod_{i=1}^np(x_i;\theta)
Mr-Cat伍可猫·2019-01-25 19:10

机器学习（周志华）课后作业/习题答案

李航《统计学习方法》答案见：统计学习方法持续更新中…第一章1.1通常情况下，版本空间是正例的泛化。
Mr-Cat伍可猫·2019-01-23 00:00

李航《统计学习方法》读书笔记（1）——1.1-1.4

自从读大学后还没有认真静心地看过一本专业书，研究生很快也会结束的，因为某些原因，想要好好地沉浸在学习，另外也是想充实自己提升自己，所以准备来啃几本专业书，第一本选这个，因为是机器学习和数据挖掘方面比较出名的书，之前也听找工作的学长提过，另外就是最近在看kaggle，希望正规地学些基础知识。一共200页出头，计划每天抽时间看10页，希望自己可以坚持，体验埋书苦读。希望现在开始认真学习不算太晚。立fl
ZhangDanzhu·2019-01-21 21:40

智能与计算 - 李航 - 阅读摘要

智能与计算-李航-阅读摘要原文阅读于中国计算机学会通讯/机器之心摘要：本文对计算与思考(或智能)这个话题进行简单综述与讨论。人工智能的目标是要构建能够“思考”和“行动”的机器。
ForeverStrong·2019-01-21 20:44

python感知机实现代码

本文实例为大家分享了python感知机实现的具体代码，供大家参考，具体内容如下一、实现例子李航《统计学方法》p29例2.1正例：x1=(3,3),x2=(4,3),负例：x3=(1,1)二、最终效果三、
w_peijian·2019-01-18 11:15

机器学习笔记之十三——对GBDT的疑问：GBDT的负梯度为什么近似于提升树的残差

——公式来自李航《统计学习方法》P148对于上述优化目标，L即损失函数是本次讨论的重点。平方误差损失函数当L为平方误差损失函数时，,带入提升树，为其中，。
落在地上的乐乐·2019-01-07 16:55

1.多项式回归－matlab

实现多项式回归，李航《统计机器学习》关于偏导数的求解是错误的，使用正确的求导公式实现，并获得了期望的效果%输入空间X=[1;2;5;6;10];a=size(X,1);b=size(X,2);%输出空间
Mr_W1997·2019-01-05 10:55

EM(Expectation Maximization )

1.概括看李航老师的《统计学习方法》知道，EM是一个对于有隐含随机变量的概率模型的参数的估计方法，它是一种无监督的算法。
清风可托·2019-01-04 09:00

机器学习实战——（三）朴素贝叶斯（Bayes）（2）

声明：参考书目《机器学习实战》作者:PeterHarrington出版社:人民邮电出版社译者:李锐/李鹏/曲亚东/王斌 声明：参考书目《统计学习方法》作者:李航 出版社:清华大学出版社 ISBN:9787302275954
酸辣粉不要辣·2019-01-04 00:00

机器学习实战——（三）朴素贝叶斯（Bayes）（1）

声明：参考书目《机器学习实战》作者:PeterHarrington出版社:人民邮电出版社译者:李锐/李鹏/曲亚东/王斌 声明：参考书目《统计学习方法》作者:李航 出版社:清华大学出版社 ISBN:9787302275954
酸辣粉不要辣·2019-01-02 21:12

风雪载途，南征北战--甘肃750千伏河西电网加强工程

北国风光2018年12月20日，一支来自祖国最南端的队伍进场甘肃750千伏河西电网加强工程，旨在为这股活力注入强劲的力量。
输电第四分公司_甘肃项目部·2018-12-29 11:35

电影《又是一年三月三》温暖热映真挚情怀匠心之作

电影《又是一年三月三》于12月20日上映，由著名导演马会雷执导，国家一级演员刘之冰、著名内地女演员颜丹晨等在内的众多中戏骨实力加盟，广西文化产业集团有限公司，广西电影集团有限公司，乾鹏印象国际文化传媒（
海峡都市网·2018-12-28 11:30

统计学习笔记：分类、标注、回归问题的定义与区别

近期在学习李航老师著作的《统计学习方法》，根据书中所述内容，同时综合了网上总结的较好的知乎和博客，对分类、标注、回归三类问题的定义与区别进行整理，同时对三类问题的区别进行总结，尤其是分类问题与回归问题的区别
Charles5101·2018-12-26 22:53

统计学习方法 - 电子书下载（高清版PDF格式+EPUB格式）

统计学习方法-李航在线阅读百度网盘下载(1pvj)书名:统计学习方法作者:李航格式:EPUB,HTMLZ,PDF标签:①机器学习路径:点击打开出版:清华大学出版社排序作者:李航排序书名:统计学习方法日期
cpongo333·2018-12-17 23:39

（转载）李航博士的统计学习方法的python代码实现及资料下载

《统计学习方法》，作者李航，本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等
Jeffersonely·2018-12-17 11:11

西安电子科技大学-20181216

教育部直属985211重点院校简称“西电”“西军电”1931年诞生于江西瑞金中央军委无线电学校。在这里跑是不是超有感觉。
杨萍7·2018-12-16 10:47

机器学习、深度学习方面书籍收集（持续更新……）

查询资料，收集了一些觉得比较经典的书籍，可供参考学习：书籍：《learningopencv》，有中文版本的，用这个入门最快《机器学习实践》，简单，容易，清晰《统计学习方法》，李航，适合学习理论《Python
SophiaCV·2018-12-15 15:50

“忧伤比快乐包含更多美感” | 文周LIVE

本期心动关键词FromYourBalcony小野丽莎30年痛仰乐队跨年二手玫瑰跨年莫西子诗阿那亚广州国际纪录片节巴西电影展法语音乐剧《摇滚莫扎特》任素汐X董博《学一学鸽子》陈佩斯X杨立新《戏台》张佳玮讲莫奈韩松姬十
文艺生活周刊·2018-12-13 00:00

Redis Cluster服务平台化之路

作者介绍：姓名：李航分享时间：2016年6月github：https://github.com/lidaohang本分享来源于Redis技术交流群，本群为纯粹讨论Redis和Tidb的微信技术讨论群，目前人数较多请加本文作者或者群主微信拉群
Lucien_168·2018-12-06 13:58

机器学习书籍

《统计学习方法》作者李航，是国内机器学习领域的几个大家之一，曾在MSRA任高级研究员，现在华为诺亚方舟实验室。书中写了十个算法，每个算法的介绍都很干脆，直接上公式，是彻头彻尾的“干货书”。
清冬·2018-12-05 17:11

感知机的原始算法_python

本系列文章主要是对李航老师的《统计方法分析》里涉及到的机器学习算法利用python进行实现，每个算法包括两部分，理论说明和代码实现，为方便在调用模块或类的时候查看原理，相关理论说明在代码中以文档字符串出现
Julie_nana·2018-12-04 20:49

svm算法 最通俗易懂讲解

locationNum=8&fps=1详细的解释见李航的《统计学习方法》最近在学习svm算法，借此文章记录自己的学习过程，在学习很多处借鉴了z老师的讲义和李航的统计，若有不足的地方，请海涵；svm算法通俗的理解在二维上
hemeinvyiqiluoben·2018-12-03 10:18

机器学习：《统计学习方法》笔记（三）—— EM算法

参考：《统计学习方法》——李航；摘要介绍了EM算法的推导过程、步骤及在三硬币模型中的应用等内容。正文1.什么地方要用EM算法EM算法主要用于含有隐含变量的模型参数估计问题。
另一个我竟然存在·2018-11-28 15:34

家校共育/我的孩子在进步

刘俊成妈妈麦俊鹏姑姑张睿妈妈冯晓彤妈妈徐海霞妈妈杨祖烨妈妈曾荗林妈妈马朗妈妈周诗琦妈妈赖浩楠爸爸单东航妈妈陈雅婕妈妈邱子韵妈妈李好爸爸谭俊泳爸爸李宝怡爸爸关宝怡爸爸刘誉妈妈马文东爸爸王乐怡妈妈张海科爸爸李航科妈妈潘晓彤妈妈李凯龙妈妈何坤城爸爸蒋宇淇妈妈刘俊成家长这次儿子有进步数学考了
liaocuiya·2018-11-25 16:48

重磅 | 西安思考：“2018国际人工智能院长论坛”专家思想分享

原创：人工智能学院西电人工智能学院6月10日本文档分为两个视频:视频一（P2-P14）和视频二(P14-P26)5月27-28日，2018国际人工智能院长论坛在西安成功举办，来自中、美、英、意等国，IEEE
山东科技大学遥感与机器智能实验室·2018-11-24 10:31

重磅 | 西安思考：“2018国际人工智能院长论坛”专家思想分享

原创：人工智能学院西电人工智能学院6月10日本文档分为两个视频:视频一（P2-P14）和视频二(P14-P26)5月27-28日，2018国际人工智能院长论坛在西安成功举办，来自中、美、英、意等国，IEEE
山东科技大学遥感与机器智能实验室·2018-11-24 10:31

统计学习方法 李航 读书笔记

************************************************************李航教授《统计学习方法》统计学教材总结主要介绍监督学习方法************
湾区人工智能·2018-11-18 15:24

SVM(support vector machines)

写在开头最近在学习一些关于机器学习的基础算法，结合学习PeterHarrington的《机器学习实战》和李航老师的《统计学习方法》两本书以及网上前辈的笔记，写下了以下的学习过程。
Lucius_Keep_Going!·2018-11-12 11:56

02《统计学习方法·李航》读书笔记

目录第1章统计学习方法概率1.1统计学习1.2监督学习1.3统计学习三要素1.4模型评估与模型选择1.5正则化与交叉验证1.6泛化能力1.7生成模型与判别模型1.8分类问题1.9标志问题1.10回归问题第2章感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略2.3感知机学习方法第3章k近邻法3.1k近邻算法3.2k近邻模型3.3k近邻法的实现：kd树第4章朴素贝叶斯法4.1朴素贝叶斯法的学习与分类4.2朴
huifengdong·2018-11-10 17:12

计算机图像与视觉入门必备

开源计算机视觉库）五、深度学习与卷积神经网络1.课程六、期刊与会议1.期刊2.会议一、计算机视觉定义二、基础能力1.数学基础数学方面的微积分，概率学，统计学，线性代数统计学，推荐书籍《统计学习方法》-李航
huifengdong·2018-11-10 17:02

单纯型法手算详解

近来看李航的《统计学习方法》的SVM的原理，暂时发现是一种线性规划问题，因此又回顾了线性规划及其解法的内容。
bingfeiqiji·2018-11-10 16:57

一些对最大熵模型的理解

李航《统计学习方法》中对最大熵模型的描述如下：问题1：为什么是条件熵？因为我们需要的是一个分类模型，也就是对于样本x，模型返回其对应的类别y，即模型应该是一个条件概率分布，表示
t2u·2018-11-01 13:50

电影《又是一年三月三》 时光不语，岁月风华

影片是广西壮族自治区成立六十周年献礼片，由广西文化产业集团有限公司，广西电影集团有限公司，乾鹏印象国际文化传媒（北京）有限公司，国悦文化传播有限公联合出品，请来了国家一级演员刘之冰、著名内地女演员颜丹晨等在内的众多中青年实力派戏骨的鼎力加持
饭爱豆娱乐·2018-11-01 11:40

《统计学习方法》第9章 EM/GMM/F-MM/GEM

本文是对李航《统计学习方法》的第9章复习总结，主要内容如下EM（期望最大）算法证明有跳跃性的地方全部事无巨细地写出来，清晰地梳理网上很多人觉得没看明白的
SnailDove·2018-10-28 18:01
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