02_统计学习第17页

ROS学习笔记之导航实现02_地图保存和读取

上一节我们已经实现通过gmapping的构建地图并在rviz中显示了地图，不过，上一节中地图数据是保存在内存中的，当节点关闭时，数据也会被一并释放，我们需要将栅格地图序列化到的磁盘以持久化存储，后期还要通过反序列化读取磁盘的地图数据再执行后续操作。在ROS中，地图数据的序列化与反序列化可以通过map_server功能包实现。1.map_server简介map_server功能包中提供了两个节点:m

要好好养胃·2022-12-10 07:56

多模态信息抽取（一）——融合知识图谱和多模态的文本分类研究（论文研读）

实体特征表示2.3图像特征表示2.4输入层2.5训练与分类3实验3.1数据集与评价方法3.2实验环境与模型参数3.3对比实验结果与分析4结术语参考文献:摘要：传统文本分类方法主要是基于单模态数据所驱动的经验主义统计学习方法

椒椒。·2022-12-10 00:54

Cox回归和HR值理解要点难点，实例讲解

Cox回归由于其复杂性和相对较少应用（除了临床研究），很多统计学习者很少接触过和应用Cox回归，对其原理与应用也不甚了解，一般医学教科书一写到Cox回归，马上会涉及到几个令人生畏的名称：比如半参数回归、

科研小行星·2022-12-09 21:35

生存分析-Cox回归模型

由于其复杂性和相对较少应用（除了临床研究），很多统计学习者很少接触过和应用Cox回归，但随着队列研究和中长期随访的实验性研究越来越多，我们有必要学习使用它。

MinitabUG·2022-12-09 21:04

人工智能 - 扩展阅读

illustrated-transformer2.AttentionIsAllYouNeed：https://arxiv.org/abs/1706.03762神经网络入门1.CS231n系列CS231n课程笔记翻译：反向传播笔记-知乎统计学习方法

JYCJ_·2022-12-09 17:43

机器学习之高斯混合模型(GMM)及python实现

本章节内容参考了李航博士的《统计学习方法》本节不同之处在于分析讨论了多维度空间的高斯混合模型1高斯混合模型推导1.1高斯混合模型定义：高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型：p(y∣θ)=∑k=1Kαkϕ

董蝈蝈·2022-12-09 11:53

Grasshopper二次开发--------使用偏移两侧和创建实体的选项偏移网格.

使用偏移两侧和创建实体的选项偏移网格例如：1、熟悉Rhino.sdk(本节课我们使用Mesh的sdk)2、有4个输入端Mesh,Number,Boolean,Boolean3、有1个输出端Mesh结果：提示：这里统计学习计划的总量

胖胖的月亮·2022-12-09 00:05

机器学习-logistic回归训练数据集

类别：机器学习个人笔记参考书籍：《统计学习》、《机器学习实战》、周志华大佬的西瓜书相关数学公式推导见我上传的手写PDF任务：学习《机器学习实战》P78页及P79页程序清单5-1和5-2，完成以下问题：1

平凡的小何同学·2022-12-08 20:01

机器学习入门必读书籍——李航《统计学习方法》（文尾免费领取）

《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。

无知红·2022-12-08 16:47

基于统计学习方法的自然语言处理概述

NLP课程（一，NLP概述和应用场景）AI工程师核心技能：现实生活中问题—>数学优化问题—>通过合适的工具来解决。whatisNLPNLP=NLU+NLG·NLU：语音/文本-->意思（understanding）·NLG:意思—>文本/语音(generate)NLPisHarder(vsComputerVision)Multiplewaystoexpress:(多语一意)·凯美瑞是日本人设计的·

子颠三号倒四·2022-12-08 15:43

机器学习--感知机学习算法

以下只给出了感知机算法的Python代码实现，想从头开始了解机器学习以及感知机模型的推荐李航老师的统计学习方法蓝宝书感知机算法原始形式#感知机(原始形式)importnumpyasnp#创建测试集，包含三个实例点和两个类别

weixin_45752264·2022-12-08 12:23

统计学习：logistic回归 Python实现

1.最大熵模型作用是从许多个模型中，选择一个最好的模型，选择的标准就是熵，即具有最大熵的P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X)就是最好的模型。个人理解最大熵在这里起的作用类似于validdata的作用。为什么最大熵的模型就是最好的呢？因为在自然界中，所有的分布都是趋于无序的、混乱的。最大熵准则则保留了每一种可能发生的情况，可以代表更多的可能发生的信息。比如你在猜抛掷一枚硬币，正面朝上的概率的时候，最

中杯冰美式·2022-12-08 03:23

神经网络中的Regularization和dropout

这孩子谁懂哈·2022-12-07 18:55

概率论与数理统计学习笔记（5）——极大似然估计

在机器学习与深度学习中，特别是"模型已定，参数未知"的情况下，普遍使用最大似然估计法学习参数。为了后面学习中能够找得到地方复习这些概率论知识，所以这里整理了极大似然估计的笔记，所有参考内容放在最后。对了宝贝儿们，卑微小李的公众号【野指针小李】已开通，期待与你一起探讨学术哟~摸摸大！目录1似然与概率2似然函数3极大似然估计4参考1似然与概率似然（likelihood）与概率（probability）

野指针小李·2022-12-07 13:52

EM算法例子

参考：统计学习方法EM算法的一个例子_陈嘟嘟cc的博客-CSDN博客_em算法应用实例#EMalgorithm#coinA,B,C;#coinAfrontprobabilityisphi,backprobabilityis1

Goodness2020·2022-12-07 12:57

【机器学习】提升方法AdaBoost二分类例题 C++实现

题目来源：统计学习方法（第二版李航）第八章第一节AdaBoost例子实现P158题目：给定如图所示训练数据集。假设弱分类器由xv产生，其阈值v使该分类器在训练数据上分类误差率最低。

ayitime·2022-12-07 12:25

《统计学习方法》学习笔记第十三章无监督学习概论

目录13.1无监督学习基本原理13.2基本问题13.3无监督学习三要素13.4无监督学习方法13.1无监督学习基本原理无监督学习是从无标注的数据中学习数据的统计规律或者说内在结构的机器学习，主要包括聚类、降维、概率估计。无监督学习可以用于数据分析或者监督学习的前处理。无标注数据U={x1,x2,...,xN}U=\{x_1,x_2,...,x_N\}U={x1,x2,...,xN}模型①函数z=g

LittleFish0820·2022-12-07 10:15

深度学习入门资料分类汇总（持续更新）

机器学习资料入门课程-斯坦福CS229课程《统计学习方法》李航DeepLearning入门资料深度学习工程师微专业-一线人工智能大师吴恩达亲研-网易云课堂斯坦

刀客塔辛·2022-12-07 05:10

Python机器学习学习笔记之——引言

它是统计学、人工智能和计算机科学交叉的研究领域，也被称为预测分析或统计学习。

前丨尘忆·梦·2022-12-06 13:05

统计学习方法李航课后习题答案第二版机器学习

李航《统计学习方法》课后习题答案（第2版）【李航课后习题解答+书中疑点推导+算法代码实现+可私聊耐心解答(48小时内回复)，包会！！】

#苦行僧·2022-12-05 16:25

7 支持向量机

支持向量机支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种数据挖掘方法，1992年由Boser,Guyon和Vapnik提出，在解决小样本、非线性、高维的回归和分类问题上，有许多优势。

AlanshaoTT·2022-12-05 15:22

一张图掌握SVM——支持向量机

前言：笔者在学习SVM的过程中找了很多书籍、资料以及学习笔记，但是感觉看起来都云里雾里莫名其妙，始终不得要领，最近在看《统计学习方法》---李航---清华大学出版社---ISBN978-7-302-27595

科学元某人·2022-12-05 11:24

KNN在Mnist上的实现

KNN在Mnist上的实现原理博客：统计学习方法|K近邻原理剖析及实现|Dodo(pkudodo.com)数据集：Statistical-Learning-Method_Code/Mnistatmaster

Sky_codes·2022-12-05 10:12

机器学习——Logistic回归

Logistic回归简介Logistic回归是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型，所以也被称为对数几率回归。该模型是一种分类算法，Logistic回归是一种线性分类器，针对的是线性可分问题。

fishsmans·2022-12-05 09:40

Logistic回归-机器学习

一、logistics回归是什么Logistic回归是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型，所以也被称为对数几率回归。

郭小胖.·2022-12-05 09:06

如何用Python实现支持向量机（SVM）?

SVM支持向量机是建立于统计学习理论上的一种分类算法，适合与处理具备高维特征的数据集。

qq_38220914·2022-12-05 08:30

[ WARN:[email protected]] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp……

opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp(239)cv::findDecoderimread_(‘E:\02

编程小白why·2022-12-05 00:41

《统计学习方法》读书笔记第2章：感知机

第二章：感知机感知机（perceptron）于1957年由Rosenblatt提出，是神经网络与支持向量得基础。其输入为实例得特征向量，输出为实例得类别，是二类分类的线性分类模型，属于判别模型。感知机的学习旨在求出将训练数据进行线性划分的超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。模型感知机定义假设输入空间（特征空间）是X∈Rn\it{X}\in{R

xcj～·2022-12-04 13:00

感知机模型学习笔记及Python实现

最近刚接触李航博士的《统计学习方法》，还是挺赞的一本书，特别适合机器学习初学者的入门。里面主要阐述机器学习中的几大经典模型的理论方面，包括感知机、kNN、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM等。

wangxin0314·2022-12-04 13:27

《统计学习方法》读书笔记——感知机（原理+代码实现）

传送门《统计学习方法》读书笔记——机器学习常用评价指标《统计学习方法》读书笔记——感知机（原理+代码实现）《统计学习方法》读书笔记——K近邻法（原理+代码实现）《统计学习方法》读书笔记——朴素贝叶斯法（

郭义臣·2022-12-04 13:53

统计学习方法笔记，第二章感知机的python代码实现

实现的比较粗糙，代码如下：classPerceptron:importnumpyasnpdef__init__(self,w=0,b=0,lr=1,epoch=100):self.weight=wself.bias=bself.lr=lr#lr:learningrateself.epoch=epochdefsign(self,x):ifnp.dot(np.array(self.weight),x)

努力学挖掘机的李某某·2022-12-04 13:23

李航《统计学习方法》学习笔记及python实现：第二章感知机

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。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。模型假设输入空间（特征空间）是x⊆Rn，输出空间是Y＝{+1,-

XB_please·2022-12-04 13:48

02_特征工程前奏—数据清洗

文章目录一、预处理二、清洗异常样本数据2.1格式内容错误数据清洗2.2逻辑错误清洗2.3去除不需要的数据2.4关联性验证三、数据不均衡3.1数据不平衡3.2对多数类别样本删除3.2.1解决方案一—设置损失函数的权重3.2.2解决方案二—下采样/欠采样3.2.2.1比赛技巧3.2.3解决方案三—ENN3.2.4解决方案四—RENN3.2.5解决方案五—TomekLinkRemoval3.3对少数类别

IT-cute·2022-12-04 12:32

NNDL 实验五前馈神经网络（3）鸢尾花数据集

DataLoader进行封装4.5.3模型构建4.5.4完善Runner类4.5.5模型训练4.5.6模型评价4.5.7模型预测思考题总结参考：深入研究鸢尾花数据集画出数据集中150个数据的前两个特征的散点分布图：【统计学习方法

喝无糖雪碧·2022-12-04 09:14

支持向量机SVM的原理、算法、应用超详述

1.引言2.原理（线性可分、线性不可分、核函数）一.引言1.支持向量机[1-2](supportvectormachines，SVM)是建立在统计学习理论[3-4]VC维理论和结构风险最小化原理基础上的机器学习方法

king 开龙wu·2022-12-04 07:38

动态规划思想

3.HMM学习方式：有标签：统计学习无标签：EM学习importjiebaimportjieba.possegaspsgmstr='我爱北京天安门'foriinjieba.cut(m

小杨变老杨·2022-12-03 17:35

1.3 统计学习方法的三要素

1.3统计学习方法的三要素监督学习的三要素模型策略无监督学习统计学习方法的三要素为模型+策略+算法监督学习的三要素模型假设空间(HypothesisSpace）：所有可能的条件概率分布或决策函数，用F\

是我樂樂呀·2022-12-03 13:30

SVM损失函数

SVM损失函数支持向量机（SVM）是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下

tomatotian·2022-12-03 12:43

009_贝斯特_07_新生活_5_王睿刚_8_表姐的幼儿园_02_有情人终成眷属

小伙子名叫袁军，他父亲在县里的政法系统工作，大小还是个领导。他哥哥大学毕业后，在市里的检察院工作，只是他从小贪玩儿，成绩一般，高中毕业后就进了工厂，淑琴所在的那个小厂子，就是他们的客户之一。袁军找机会跟家里人说了他和淑琴的事儿，做为县城里里有头有脸的人家，自然看不上从农村来的淑琴啊。家里人的反对，让袁军痛苦不已。之前家里给他介绍过不少女孩儿，但他都没看上，他就对善良的淑琴情有独钟。虽然家里人不同意

蜗牛黄·2022-12-03 11:39

mysql 三阶多项式拟合,《统计学习导论-基于R应用》第三章：线性回归（代码）...

库library库：一组不含在基础R配置内的函数和数据集library(MASS)#加载库library(ISLR)#安装库install.packages("ISLR")简单线性回归fix(Boston)#查看Boston数据集names(Boston)#查看数据集的列名(预测变量+响应变量medv)'crim''zn''indus''chas''nox''rm''age''dis''rad''

岚鷲·2022-12-03 10:27

NLP之基本介绍

研究方向自然语言处理自然语言处理的目标算法相关工作业务型研究型算法工程师需要的技能关于算法的学习NLP面临的困难NLP的发展历程图灵测试NLP发展现状深度学习发展历程第一代神经网络（1958~1969）第二代神经网络（1986~1998）统计学习方法的春天

人工智能有点·2022-12-03 08:04

从零开始学人工智能--统计学习：统计学习基础知识

统计学习基础知识文章目录统计学习基础知识统计学习种类1.1监督学习1.1.1分类问题1.1.2回归问题1.2非监督学习统计学习中的基本概念2.1统计学习三要素：模型，策略，算法2.2欠拟合和过拟合2.3

千锋python和唐唐·2022-12-03 04:22

R语言聚类分析

不用指定类别的数目hclust()**(1)pvclust生成碎石图、P值和突出显示的方框**在线案例1在线案例2数据预处理鸢尾花数据：根据花萼和花瓣的长度进行归类Iris鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例

来臻·2022-12-02 15:11

统计学习方法 | 第1章统计学习方法概论

第1章统计学习方法概论1．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。

weixin_30352645·2022-12-02 13:26

EM算法原理和实现的学习总结

我对EM算法的理解过程经历了如下几个阶段：看《统计学习方法》上的第9章EM算法及其推广，对EM算法需要解决的问题和原理有了一个初步的印象；（这个时候其实并不是完全明白）根据EM算法整理及其pytho

ForcedOverflow·2022-12-02 13:55

java em算法_关于EM算法原理的分析与理解（Python实现）

本文的计算公式出自《统计学习方法》，写这篇文章主要是想把自己对这个算法的思路理清，并把自己的理解记录下来，同时分享出来，希望能够帮助到打算入门机器学习的人。

山林公子·2022-12-02 13:55

《统计学习方法》第九章 EM算法(原理+代码)

EM算法EM算法是含有隐变量的概率模型极大似然估计或极大后验概率估计的迭代算法含有隐变量的概率模型的数据表示为θ\thetaθ这里，YYY是观测变量的数据，ZZZ是隐变量的数据，θ\thetaθ是模型参数EM算法通过迭代求解观测数据的对数似然函数L(θ)=log⁡P(Y∣θ){L}(\theta)=\log{P}(\mathrm{Y}|\theta)L(θ)=logP(Y∣θ)的极大化，实现极大似

小鹏AI·2022-12-02 13:54

2.逻辑回归算法梳理

逻辑回归与线性回归的联系与区别2、逻辑回归的原理3、逻辑回归损失函数推导及优化4、正则化与模型评估指标5、逻辑回归的优缺点6、样本不均衡问题解决办法7.sklearn参数参考资料1、西瓜书2、cs229吴恩达机器学习课程3、李航统计学习

weixin_30823683·2022-12-02 10:32

ESL4.4 逻辑斯蒂回归（logistic回归）学习笔记

4.4逻辑斯蒂回归这是一篇有关《统计学习基础》，原书名TheElementsofStatisticalLearning的学习笔记，该书学习难度较高，有很棒的学者将其翻译成中文并放在自己的个人网站上，翻译质量非常高

Nstar-LDS·2022-12-02 10:29

机器学习课程笔记---支持向量机

引言机器学习三种方法：1、经典的参数估计方法局限性是需要样本的先验分布2、非线性方法，如ann局限性是全靠经验，缺少理论3、统计学习理论针对小样本误差：1、一般误差真实误差2、经验误差来自样本机器学习的目标是最小化一般误差

野生蘑菇菌·2022-12-02 02:53

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