02_统计学习

一文看懂提升树与梯度提升树（GBDT）

其被认为是统计学习中性能最好的方法之一。实际上，AdaBoost更多的是一种算法思路，其并没有指定基函数是决策树还是其他。对于分类问题，提升树的基
巴涅波赫夫·2023-04-13 02:15

一、统计学习及其监督学习概论

1.统计学习1）统计学习的特点统计学习是关于计算机基于数据构建概论统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科主要特点：统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络上的统计学习以数据为研究对象
烟花笑寂寞·2023-04-12 21:40

SceneKit_入门09_物理身体

SceneKit_入门01_旋转人物SceneKit_入门02_如何创建工程SceneKit_入门03_节点SceneKit_入门04_灯光SceneKit_入门05_照相机SceneKit_入门06_
酷走天涯·2023-04-12 11:35

机器学习－－基本概念要清楚～

方法＝模型＋策略＋算法统计学习首要考虑的问题是学习什么样的模型。在监督学习过程中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。
城市中迷途小书童·2023-04-12 10:21

支持向量机简单介绍

它源于统计学习理论。
要努力啊啊啊·2023-04-12 09:24

李航统计学习方法第一章知识点

李航统计学习方法第一章内容梳理得到一个有限的训练数据集合，包括样本特征的抽取；确定包含所有可能的模型的假设空间（即学习模型的集合），对应判别模型和生成模型的训练中，就是建立目标模型的数学公式描述确定模型选择的准则
中分小刘海·2023-04-12 05:46

R语言|Cox模型校准度曲线绘制

转自个人微信公粽号【易学统计】的统计学习笔记：R语言实现Cox模型校准度曲线绘制研究背景这是关于cox模型的第二篇文章，上一篇文章分享了运用Lasso回归如何筛选变量，将筛选后的变量绘制Nomogram
小易学统计·2023-04-12 05:45

统计学习方法第一章:概述

1.监督学习基本概念1.1输入空间、特征空间与输出空间在监督学习中，将输入与输出所有可能取值的集合分别称为输入空间（inputspace）与输出空间（outputspace）。输入与输出空间可以是有限元素的集合，也可以是整个欧式空间。输入空间与输出空间可以是同一个空间，也可以是不同的空间；但通常输出空间远远小于输入空间。每个具体的输入是一个实例（instance），通常由特征向量（featurev
曾牛·2023-04-12 05:44

【统计学习方法】学习笔记-第1章-统计学习及监督学习概论

【知乎同步：https://zhuanlan.zhihu.com/p/305028771】【统计学习方法】学习笔记-第1章-统计学习及监督学习概论1.1统计学习统计学习(statisticallearning
煎饼证·2023-04-12 05:10

机器学习数学基础：数理统计与描述性统计

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达所谓机器学习和深度学习，背后的逻辑都是数学，所以数学基础在这个领域非常关键，而统计学又是重中之重，机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习
小白学视觉·2023-04-12 03:25

R语言|基于Cox模型pec包深度验证

转自个人微信公粽号【易学统计】的统计学习笔记：R语言pec包深度验证Cox模型研究背景在cox回归中，如何利用已经构建好的预测模型预测单个患者的生存概率呢？
小易学统计·2023-04-12 00:11

01 mybatis框架整体概况（2018.7.10）-

JavaEE一期\第一课（2018.7.10）maven用的是3.39的版本F:\廖雪峰JavaEE企业级分布式高级架构师课程\廖雪峰JavaEE一期\第一课（2018.7.10）\笔记\01_MyBatis\02
weixin_30832143·2023-04-11 16:29

009_贝斯特_05_重返校园_07_虞道光和郑义旺_02_买车了

这一周下来项目挣了不少钱，这下让他们对下面的培训信心十足。在接下来的周末，正好湖西老乡有个聚会，大家难得的聚在一起。虞道光在饭桌上，听大家一聊就是谁开什么车过来的，再看看自己，还要挤公交车，自己哪儿也不必他们差，想想心里就不是滋味儿，于是他心里暗暗下了个决定。谁知就是这个决定，使他的生活发生了翻天覆地的变化。聚会结束他回到家里，他想反正自己手里是没有钱，要想实现自己的想法，肯定要从外面借钱。他思来
蜗牛黄·2023-04-11 13:10

《统计学习方法》第 3 章“k 近邻法”学习笔记

k近邻法“k近法”在算法层面理解容易，可以从使用“k近邻法”处理分类问题入手，解释机器学习中的各种概念和一般流程。k近邻法的基本思想“k近邻法”几乎是所有机器学习算法中最简单的算法，它用于分类的核心思想就是“物以类聚，人以群分”，即未标记样本的类别由距离其最近的个邻居投票来决定。说明：图片来自周志华《机器学习》第10章第1节。（图片来自周志华《机器学习》第10章第1节）有监督学习、分类学习、回归有
李威威·2023-04-11 13:45

linux驱动开发 - 02_简单Linux LED 驱动开发

文章目录简单LinuxLED驱动开发1.Linux下LED灯驱动原理1.1地址映射1、ioremap函数2、iounmap函数1.2I/O内存访问函数1、读操作函数2、写操作函数2.实验程序编写2.1LED灯驱动程序编写2.2编写测试APP3.运行测试3.1编译驱动程序和测试APP1、编译驱动程序2、编译测试APP3.2运行测试简单LinuxLED驱动开发1.Linux下LED灯驱动原理Linux
kaka的卡·2023-04-11 01:58

SceneKit_入门05_照相机

SceneKit_入门01_旋转人物SceneKit_入门02_如何创建工程SceneKit_入门03_节点SceneKit_入门04_灯光SceneKit_入门05_照相机SceneKit_入门06_
酷走天涯·2023-04-11 00:32

支持向量机（三）——线性支持向量机

笔者主要参考学习的是李航老师《统计学习方法（第二版）》[1]和周志华老师的西瓜书《机器学习》[2]。如有错误疏漏，烦请指正。如要转载，请联系笔者，[email protected]。
Herbert002·2023-04-10 19:19

统计学习三要素： 方法=模型+策略+方法

统计学习三要素：方法=模型+策略+方法模型：本书-决策函数表示的模型为：非概率模型策略：损失函数和风险函数损失函数种类：０－１损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数极大似然估计－就是经验风险最小化的例子当模型是条件概率分布
浪子回头2018·2023-04-09 19:50

SceneKit_入门08_材质

SceneKit_入门01_旋转人物SceneKit_入门02_如何创建工程SceneKit_入门03_节点SceneKit_入门04_灯光SceneKit_入门05_照相机SceneKit_入门06_
酷走天涯·2023-04-09 16:43

JVM学习笔记01

和跨语言的平台JVM一、JVM内存与垃圾回收篇概述JVM系列之1：内存与垃圾回收篇JVM系列之2：字节码与类的加载篇JVM系列之3：性能监控与调优篇JVM系列之4：大厂面试题课件：01_JVM与Java体系结构02
突然好想你之路在脚下·2023-04-09 13:50

python不可实现的领域3d_人工智能用的编程语言是哪些？

一系列的进展在过去的几年中发生了：无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑;IBMWaston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模式识别
weixin_39618597·2023-04-09 11:15

python是一门编程语言吗_python、java等哪一门编程语言适合人工智能？

一系列的进展在过去的几年中发生了：无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑；IBMWaston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模
weixin_39789094·2023-04-09 11:15

02_数据结构：线性表

一、线性表的定义线性表：零个或多个数据元素的有限序列。元素之间时有顺序的，若元素存在多个则第一个元素无前驱，最后一个元素无后继，其他每个元素有且仅有一个前驱和后继。二、线性表的顺序存储结构1.定义线性表的顺序存储结构指的是用一段地址连续的存储单元一次存储线性表的数据元素。2.存储方式线性表的每个数据元素的类型形同，所以可以用C语言的一维数组来实现顺序存储结构，即把第一个数据元素存到数组下标为0的位
忆昔z·2023-04-09 07:35

统计学习方法之感知机Perceptron

1.感知机模型详解感知机由1957年提出，感知机模型较为简单，是NN和SVM的基础模型。结构如下图perceptron.jpg定义：给定训练集合2.原始学习方法一个常见的想法是给定误分类点集合,3.学习方法的对偶形式对偶形式的思想在于，4.代码实现抽象类classifier.py感知机模型perceptron.py测试test_perceptron.py#classifier.pyclassCla
周恩国的学习笔记·2023-04-09 05:26

机器学习两本经典之作，适合系统学习。

两本经典教科书，统计学习方法和机器学习图片发自App统计学习方法-李航终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界【美】佩德罗·多明戈斯
君莫笑是我的·2023-04-09 03:38

python历史性分布计算代码_GitHub - religou/MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod...

MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，理论学习主要根据重磅
weixin_39796868·2023-04-08 17:44

python自我总结笔记、加上一些自己思考_GitHub - liweimin1996/MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLea...

MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，理论学习主要根据重磅
weixin_39640090·2023-04-08 17:43

感知机（perceptron）代码实现

(书面内容参考《统计学习方法》李航）感知机（perceptron）是二分类的线性模型，旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。
LearnerzzZ·2023-04-08 10:20

逻辑回归1

在经典的机器学习教材《统计学习方法》（StatisticalLearningMethods）中，李航详细介绍了逻辑回归算法的原理、优化方法和应用场景。B
丰。。·2023-04-08 06:19

只要你愿意开始，一切皆有可能。

01_坚持每日早起6：30起床02_坚持每日晨跑7:00-7:4003_坚持每日看书籍04_坚持每月写总结05_坚持写日常手帐06_坚持每日吃早餐开始go！
巴七兔·2023-04-07 13:56

SVM算法概论

支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学
风雪夜归子·2023-04-07 07:07

通俗易懂理解SVM，支持向量机的统计学基础，推导公式，核函数的出现原因，松弛变量的出现原因

支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）
叫我小小飞·2023-04-07 07:04

SVM-支持向量机算法概述

支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学
FishBear_move_on·2023-04-07 07:00

《统计学习方法》笔记（一） 统计学习及监督学习概论

最近利用工作之余的时间正在学习李航博士的《统计学习方法》，一方面希望能够通过写作整理思路，另一方面，分享学习心得也希望可以和志同道合的小伙伴们共同探讨进步啦~github传送门：GitHub-wyynevergiveup
菜鸟研究生·2023-04-06 21:46

决策树详解--最通俗易懂的解释

决策树详解决策树的结构根节点内部结点叶节点决策树算法特征的划分选择信息增益信息增益率基尼系数决策树剪枝预剪枝后剪枝连续属性与缺失值连续属性处理缺失值处理多变量决策树决策树算法的“增量学习”决策树的结构  一般的，决策树由一个根节点、若干个内部节点、若干个叶节点构成，这些节点由边组成（《统计学习方法
爱学习的小杠精·2023-04-06 13:50

Spring Boot GraphQL 实战 02_增删改查和自定义标量

hello，大叫好，我是小黑，又和大家见面啦~今天我们来继续学习SpringBootGraphQL实战，我们使用的框架是https://github.com/graphql-java-kickstart/graphql-spring-boot项目github地址：https://github.com/shenjianeng/graphql-spring-boot-exampleQuery（查询）带
程序员小黑·2023-04-06 11:36

NLP中面向文本表示的模型梳理

在语音处理技术中，语音信息被解析成为用音频频谱序列向量所构成的matrix，喂入神经网络或者统计学习模型进行处理；在图像处理技术中，图像信息被解析成由众多像素点构成的matrix，喂入神经网络或者统计
Gamelife27·2023-04-06 10:10

[强基计划] 统计学习方法之感知机Perceptron

感知机2.1感知机模型感知机模型属于一种判别模型，感知机的定义如下：（定义2.1）感知机：假设输入空间（特征空间）为，输出空间为y={+1,-1}，那么函数:被称为感知机，可见感知机的本质就是一个符号化函数，其中：显然，感知机是一种线性分类器。2.2数据集的线性可分特性，感知器学习方法（定义2.2）数据集的线性可分性：对一个数据集，其中，，,如果存在某一个超平面S，使能够把数据的正实例与负实例完全
zxymic·2023-04-06 04:27

2021-8-9晨间日记

今天是什么日子起床：八点就寝：十一点天气：炎热心情：较好纪念日：无任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：1.夜跑；2.学习；3.总结报告改进：早睡早起习惯养成：早睡早起周目标·完成进度完成7月份绩效考核表统计学习
军刀·2023-04-05 22:27

《Machine Learning in Action》—— Taoye给你讲讲Logistic回归是咋回事

在本篇文章中，我们主要是手撕Logistic回归，这个在李航老师的《统计学习方法》一书中也叫做为逻辑斯谛回归。
玩世不恭的Coder·2023-04-05 10:11

ISLR读书笔记十九：主成分分析（PCA）

前面写的一些统计学习方法都是属于监督学习（supervisedlearning），这篇主成分分析（principalcomponentsanalysis，简称PCA）和下一篇聚类分析（clustering
晓炜·2023-04-05 04:52

大总结：机器学习和视觉slam小项目--Apple的学习笔记

前言机器学习入门，主要参考网络教学视频及统计学习方法这本书，侧重学习基础学习及推导学习理论1.Python与数学牛顿迭代法—Apple的学习笔记2.数学梯度下降—Apple的学习笔记3.机器学习K临近算法
applecai·2023-04-05 00:10

Ros小车-电机测速02_实现

/**测速实现:*阶段1:脉冲数统计*阶段2:速度计算**阶段1:*1.定义所使用的中断引脚,以及计数器(使用volatile修饰)*2.setup中设置波特率，将引脚设置为输入模式*3.使用attachInterupt()函数为引脚添加中断出发时机以及中断函数*4.中断函算算法，数编写计并打印*A.单频统计只需要统计单相上升沿或下降沿*B.2倍频统计需要统计单相的上升沿和下降沿*C.4倍频统计需
SunkinXXXXXX·2023-04-04 22:19

Ensemble learning 概述

在机器学习和统计学习中,EnsembleLearning(集成学习)是一种将多种学习算法组合在一起以取得更好表现的一种方法。
BradleyBill·2023-04-04 21:07

统计学习方法 - 第1章 - 概论

全书章节第1章统计学习方法概论第2章感知机第3章k近邻法第4章朴素贝叶斯法第5章决策树第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型第7章支持向量机第8章提升方法第9章EM算法及其推广第10章隐马尔可夫模型第11章条件随机场第
哔哔如是·2023-04-04 16:21

R语言：广义估计方程(GEE)

转自个人微信公粽号【易学统计】的统计学习笔记：R语言：广义估计方程(GEE)01解决何种问题在临床研究中，经常会比较两种治疗方式对患者结局的影响，并且多次测量结局。
小易学统计·2023-04-04 15:42

统计学习方法笔记之k近邻算法（附代码实现）

更多文章可以访问我的博客Aengus|Blogk近邻法即kNN算法，是假设给定一个训练集，对于每个训练样本的分类已经确认，当对测试样本分类时，根据其k个最近邻的训练样本的类别，通过多数表决的方式进行预测。kNN算法没有显式的学习过程。kNN算法假设给定的训练集为，其中，，步骤为：（1）根据给定的距离度量（即距离计算方法），在训练集中找出与测试样本的前个最近邻的点，涵盖这个点的的邻域记作；（2）在中
Aengus_Sun·2023-04-04 10:03

统计学习-笔记2

最近更新：2018-12-301.假设检验2.T检验对于这部分的内容还是比较熟悉的,都是复习比较多,更加注重于练习与理解.1.假设检验1.1显著性水平显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，也就是TypeIError1.2备选检验和零假设一个研究者想证明自己的研究结论是正确的，备择假设的方向就要与想要证明其正确性的方向一致；下面总结一下单侧检验,具体如下:单侧检验方向的选择可以依
努力奋斗的durian·2023-04-03 20:29

《动手学深度学习》之多层感知机

文章目录多层感知机从线性到非线性激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数模型选择、欠拟合和过拟合训练误差和泛化误差统计学习理论模型复杂性模型选择验证集KKK折交叉验证权重衰减范数与权重衰减Dropout
QxwOnly·2023-04-03 13:05

资源|机器学习和自然语言处理技术相关的一些资源总结

1.书籍统计学习，李航，清华大学出版社这本书是国内为数不多的关于机器学习写的非常好的入门级别的一本书
011b8ee4cba4·2023-04-03 10:04
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