李航《统计学习方法》第一章课后答案链接

最新推荐文章于 2024-07-05 19:50:05 发布
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本文提供李航《统计学习方法》第一章课后习题的答案链接，并讨论了β分布的理解问题。
李航《统计学习方法》第2版 第5章课后习题答案
weixin_43646592的博客
11-12 1万+
习题5.1 题目：根据表5.1所给的训练数据集，利用信息增益比（C4.5算法）生成决策树. 习题5.2 题目：已知下表所示的训练数据，试用平方误差损失准则生成一个二叉回归树. """ 编程实现书本89页习题5.2 算法：最小二乘回归树生成算法 准则：平方误差最小化 """ #-*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt y = np.array([4.5, 4.7.
李航《统计学习方法》第2版 第4章课后习题答案
weixin_43646592的博客
11-11 5288
习题4.1 习题4.2 这里先验为什么设为狄利克雷，后面接着有我总结的解释贝塔分布与狄利克雷分布，以及贝叶斯估计的先验设为狄利克雷分布的原因。 也可参考文末链接（第一个链接讲的挺通俗易懂）。 这里解释一下贝塔分布与狄利克雷分布： 举个简单的例子说明为什么贝叶斯估计中的先验分布设为狄利克雷分布： 参考链接： 狄利克雷分布讲解 Beta分布与贝叶斯估计 狄利克雷分布与贝叶斯估计 ...
李航 统计学习方法 第一章 课后 习题 答案
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1.1统计学习方法的三要素是模型、策略、算法。伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。统计学分为两派：经典统计学派和贝叶斯统计学派。两者的不同主要是，经典统计学派认为模型已定，参数未知，参数是固定的，只是还不知道；贝叶斯统计学派是通过观察到的现象对概率分布中的主观认定不断进行修正。极大似然估计和贝叶斯估计的模型都是伯努利模型也就是条件概率模型；极大似然估计用的是经典统计学派的策略，贝叶
李航老师统计学习方法答案汇总
qq_41626059的博客
05-15 1万+
由于博主本人还没把这本书的算法学完，所以答案还在持续更新中… 第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章 第十章 第十一章 第十四章 第二十一章
《统计学习方法》(李航)第1章主要内容介绍(统计学习概述、分类、三要素)
APPLECHARLOTTE的博客
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李航所著《统计学习方法》第一章主要内容介绍(公式推导+代码实现)
李航博士《统计学习方法》第一章课后习题参考答案
Siyu_Zhu的博客
03-06 1699
李航博士《统计学习方法》第一章课后习题参考答案
李航《统计学习方法》习题答案
Mr_Cat123的博客
01-25 9939
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。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}^n p(x_i;\theta)i=1∏...
李航老师《统计习方法》第二版第二十一章课后题答案以及关于PageRank的改进算法
qq_41626059的博客
07-22 7144
1、李航老师《统计学习方法》第二版第二十一章课后题答案 21.1 假设方阵A是随机矩阵，即其每个元素的非负，每列元素的和为1，证明AkA^{k}Ak仍然是随机矩阵，其中k是自然数。 证明： 为了方便的使用矩阵乘法，我们令A=ATA=A^{T}A=AT,也就是A是一个行随机矩阵，每行的元素之和为1. 设eee是一个元素全为1的列向量，他的维数和矩阵A的位数是一样的。那么Ae=e(1)Ae=e\tag{1}Ae=e(1)在公式（1）的两边同时用AAA作用，得 A∗Ae=A2e=Ae=e(2)A*Ae=A^{
《神经网络与深度学习》 邱锡鹏 第二章课后习题答案
m0_49636746的博客
05-29 4710
题目目录参考第一题第二题合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 参考 本文主要参考邱锡鹏老师的github讨论区内容：https://github.com/nndl/solutions 及知乎回答：；https://zhuanlan
第14章 聚类方法：Python代码实现及课后习题
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m0_56676945的博客
07-05 1003
1.聚类是针对给定的样本，依据它们属性的相似度或距离，将其归并到若干个“类”或“簇”的数据分析问题。一个类是样本的一个子集。直观上，相似的样本聚集在同类，不相似的样本分散在不同类。2.距离或相似度度量在聚类中起着重要作用。常用的距离度量有闵可夫斯基距离，包括欧氏距离曼哈顿距离、切比雪夫距离、以及马哈拉诺比斯距离。常用的相似度度量有相关系数、夹角余弦。用距离度量相似度时，距离越小表示样本越相似；用相关系数时，相关系数越大表示样本越相似。3.类是样本的子集，比如有如下基本定义：用G。
李航《统计学习方法》--第一章
Icevivian
03-12 329
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和预测 的一门学科。 统计学习三要素：模型，策略，算法 模型： 在监督学习中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数。在书中称有决策函数表示的模型为非概率模型，由条件概率表示的模型为概率模型。 策略： 策略就是按照什么样的标准学习或选择最优的模型。统...
李航——《统计学习方法》第一章介绍
garfield_sun06的博客
08-09 342
最近刚刚开始看算法的相关课程，为了更好的理解算法原理，加深自己的理解。   这本书介绍机器学习方法中的监督学习，都是围绕模型，策略，算法这三要素来介绍各个算法，模型的选择包括正则化，交叉验证，学习的泛化能力；生成模型与判别模型，以及监督学习：分类、回归、标注问题。 1、统计学习的方法总括 2、本书介绍各个算法都是通过统计学习的三要素：模型，策略和算法。 根据实际问题来学习最合适的模型...
李航统计学习方法课后习题答案总结
Enola_li的博客
06-14 4770
写在前面：在做作业的时候纯属为了方便整理的，如有侵权，联系删除 第一章 https://blog.youkuaiyun.com/familyshizhouna/article/details/70160782 第二章 2.1-2.2 https://blog.youkuaiyun.com/cracker180/article/details/78778305 2.3 https://blog.youkuaiyun.com/xiaoxiao_wen/article/details/54097835 感知机，线性可分和线性不可分的相关讨论，htt
李航 统计学习方法 第二版 课后习题答案
wang_xinyu的博客
12-21 1万+
第一章：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43646592/article/details/109551026 第二章： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43646592/article/details/109572240 https://blog.youkuaiyun.com/sanmaopep/article/details/78542361?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendF
统计学习方法 课后题1
zhouxiaozhu123的博客
05-02 320
第一章 统计学习方法三要素：模型、策略、算法。 模型 概率模型 伯努利模型 ： 定义在取值为0,1的随机变量上的概率分布（条件概率分布） 0-1分布 p(x)=θx(1−θ)1−xp(x)=θx(1−θ)1−xp(x) = \theta^x(1-\theta)^{1-x} ,随机变量xxx只取0,1两个值 二项分布 pn(k)=Cknθk(1−θ)n−kpn(k)=Cnkθk(1...
李航老师《统计学习方法》第二版第二章答案
qq_41626059的博客
04-07 4247
1、Minsky与Papert指出：感知机因为是线性模型，所以不能表达复杂的函数，比如异或（XOR）。验证感知机为什么不能表示异或。 解： 下面是异或的运算结果： 异或： 如果两个值相同则异或操作的结果是0，如果不相同则为1 由此我们可以看到，这也是一个二分类的问题，异或的运算如表所示 XOR a b a 0 1 b 1 0 如果我们去a = 0, b = 1,将上表的结果画在二维平面，如下图。 我们可以看到，对于蓝色的圆点和橙色的星星，无论我们怎么画直线，都不可能将两者分开。也就
李航 统计学习方法 第二版 课后习题答案 机器学习
weixin_43646592的博客
01-09 2273
李航 统计学习方法 第二版 课后习题答案 机器学习
李航老师《统计学习方法》第二版第六章答案
qq_41626059的博客
04-19 2551
1、确认逻辑斯谛分布属于指数分布族。 证明： 逻辑斯谛分布的概率密度函数是： f(x)=e−(x−μ)/γγ(1+e−(x−μ)/γ)2(1)f(x) = \frac{e^{-(x-\mu )/\gamma } }{\gamma (1+e^{-(x-\mu )/\gamma})^{2} } \tag{1}f(x)=γ(1+e−(x−μ)/γ)2e−(x−μ)/γ​(1) 而指数族分布是指概率密度函数可以表示为下面的形式： p(x)=h(x)eθTT(x)−A(θ)(2)p(x) = h(x)e^{\thet
李航《统计学习方法》第4章习题答案参考
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02-12 1483
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李航统计学习方法：机器学习入门的宝典
资源摘要信息: 李航编著的《统计学习方法》是一本在机器学习领域具有重要影响的教材，它系统地介绍了统计学习的基本理论、方法和技巧。该书对于初学者尤其是想要入门机器学习的学生来说，提供了一条清晰的学习路径。...
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