李航《统计学习方法》第二章课后答案链接

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李航《统计学习方法》第2版 第9章课后习题答案
weixin_43646592的博客
12-23 4186
习题9.1 习题9.2 习题9.3 2个分模型，5个参数μ0，σ0，μ1，σ1，（a0,a1） 代码实现： import numpy as np import itertools import matplotlib.pyplot as plt import time class MyEM(): def __init__(self, y, args, tol=0.001, K=2, max_iter=50): self.y = y self.r = None #分模型k对观测数据.
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 课后习题答案 第二版
weixin_43646592的博客
10-19 4736
【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！！】欢迎订阅！！！
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 4245
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
李航老师《统计学习方法》第二版第一章答案详解
qq_41626059的博客
04-05 5463
1、说明伯努利模型的极大似然估计和以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。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。假设观测到伯努利模型n次独立的数据生成结果，其中k次的结果为1，这时可以用极大似然估计或贝叶斯估计来估计结果为1的概率。 解： 模型三要素是： 模型 策略 算法 极大似然估计 概率模型 经验风险最小化 数值解 贝叶斯估计 概率模型 结构风险最小化 解析解 设x1,x2,...,xnx_{1}, x_{2},..., x_{n}x1​,x2​,...,xn​为
李航—统计学习方法第二章课后答案
xiaoxiao_wen的博客
01-05 1万+
2.3 题目：证明一下定理：样本集线性可分的充分必要条件是正实例点集和负实例点集所构成的凸壳互不相交。 这里给出比较精确的数学证明，主要参考凸优化相关理论
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/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
李滚滚的博客
02-23 5172
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 4709
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
统计学习基础 课后答案
05-25
The Elements of Statistical Learning
李航老师《统计学习方法》第二版第十七章潜在语义分析课后题答案
qq_41626059的博客
05-22 2018
1、试将图17.1的例子进行潜在语义分析，并对结果进行观察。 解： 使用奇异值分解算法进行分析，该矩阵的阶数比较低，使用梯度下降算法感觉会麻烦一点，还可能无法达到最优解。 程序是： import numpy as np def solution(A): U,S,V_T = np.linalg.svd(A) return U, S, V_T if __name__ == '__main__': A = np.array([[2,0,0,0],
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.csdn.net/weixin_43646592/article/details/109551026 第二章： https://blog.csdn.net/weixin_43646592/article/details/109572240 https://blog.csdn.net/sanmaopep/article/details/78542361?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendF
统计学习方法 第二章习题答案
qq_41562704的博客
07-07 4741
2.1 题目：Minsky与Papert指出：感知机因为是线性模型，所以不能表示复杂的函数，如异或（XOR），验证感知机为什么不能表示异或。 答：即证明异或逻辑是线性不可分的 异或逻辑表 x1x_{1}x1​ x2x_{2}x2​ y label 1 1 0 -1 1 0 1 +1 0 1 1 +1 0 0 0 -1 直观观察法： 将4个点投射到直角坐标系中 直观...
李航《统计学习方法》第2版 第1章课后习题答案
weixin_43646592的博客
11-07 9189
习题1.1 题目：说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。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。假设观测到伯努利模型n次独立的数据生成结果，其中k次的结果为1，这时可以用极大似然估计或贝叶斯估计来估计结果为1的概率。 上述采用了极大似然估计的思想，极大化后验概率求解θ，此方法作为贝叶斯估计的一种近似解，有其存在的价值，因为贝叶斯估计中的后验分布的计算往往是非常棘手的。所以MAP并非简单地回到了极大似然估计，它依然利用了来自先验的信息，这些信息无法从观测样本中得到
统计学习方法-第二章
seeker的博客
02-24 950
第二章：感知机算法 感知机是二分类的线性模型，输入实例的特征向量，输出实例的±类别。模型表达如下： w·x表示向量w和x的内积。sign是一个映射函数，由线性变换到输出空间(+1,-1)的一个映射。这个映射函数是 ,当w*x+b>=0，y=+1，否则y取-1. 感知机的学习策略 如果给定一个数据集，如果存在某个超平面S：w·x+b=0,能够将数据集中的正样本点和负样本点全部分开，及全部正确划
李航《统计学习方法》第二章习题和笔记
qiutian的博客
01-09 1134
李航《统计学习方法》第二章习题和笔记感知机模型点到平面公式的推导两种思路 感知机模型 模型：f(x)=sign(w⃗⋅x⃗+b)f(x) = {\rm sign}(\vec w \cdot \vec x +b)f(x)=sign(w⋅x+b) 注意w和b是n维向量，b是常数偏置 策略：损失函数：L(w⃗,b)=−∑xi∈Myi(w⃗⋅x⃗i+b)L(\vec w, b) = -\sum \limi...
李航《统计学习方法》课后习题答案（第2版）
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weixin_43646592的博客
02-19 2万+
李航《统计学习方法》课后习题答案（第2版） 章节 链接 第1章 统计学习及监督学习概论 点击进入 第2章 感知机 点击进入 第3章 k近邻法 点击进入 第4章 朴素贝叶斯法 点击进入 第5章 决策树 点击进入 第6章 逻辑斯谛回归与最大熵 点击进入 第7章 支持向量机 点击进入 第8章 提升方法 点击进入 第9章 EM算法及其推广 点击进入 第10章 隐马尔可夫模型 点击进入 第11章 条件随机场 点击进入     也可进入我的个人主页查看分类专栏
学习-----2012 李航 统计学习方法-----第二章 感知机
liliblue的博客
08-11 149
1.什么是感知机？ 二类分类线性分类模型 输入 实例的特征向量 输出 实例的类别 输入空间 n维实数向量空间 输出空间 Y={+1，-1} 输入变量 x∈X 输出变量 y ∈{+1，-1} 对 由输入空间到输出空间的函数 的理解 直线方程 y=wx+b sign是符号函数 感知机是一种分类模型，分为两类。...
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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