李航《统计学习方法》第四章课后答案链接

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本文提供了李航《统计学习方法》第四章的课后习题答案链接，适合正在学习该课程的同学查阅。
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4章习题答案参考
iwanthn的博客
07-25 6233
李航《统计学习方法》课后习题解答
统计学习方法 第四章习题答案
qq_41562704的博客
08-16 3524
第4章的习题与习题1.1有些相似，建议两章一起看，关于极大似然估计和贝叶斯估计我在第一章的习题中讲解了，可以先看看第一章的解答。 4.1 题目：用极大似然估计法推出朴素贝叶斯法中的概率估计公式（4.8）及公式（4.9）。 4.8 P(Y=ck)=∑i=1NI(yi=ck)N,k=1,2,…,KP\left(Y=c_{k}\right)=\frac{\sum_{i=1}^{N} I\left(y_{...
李航—统计学习方法第四章课后答案
xiaoxiao_wen的博客
01-05 1万+
4.1 用极大似然估计法推导朴素贝叶斯法中的先验概率估计公式和条件概率估计公式
《统计学习方法》第4章 课后题答案
silver
06-18 1万+
这一章主要讲了朴素贝叶斯方法，书上的介绍简单粗暴，但是搞定第二个习题的过程中吃了很多苦头。4.1 用极大似然估计法推出朴素贝叶斯法中的概率估计公式(4.8)及公式(4.9)证明： 题干中要推导的两个公式分别如下： P(Y−ck)=∑Ni=1I(yi=ck)N,k=1,2,…,KP(Y-c_k)=\frac{\sum_{i=1}^NI(y_i=c_k)}{N}, \quad k=1,2,\dots
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 7145
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
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。
第16章 主成分分析：四个案例及课后习题
最新发布
m0_56676945的博客
07-08 3218
1.假设x为m维随机变量，其均值为μ，协方差矩阵为Σ。考虑由m维随机变量x到m维随机变量y的线性变换yi​αiT​xk1∑m​αki​xk​i12⋯m其中αiT​α1i​α2i​⋯αmi​。如果该线性变换满足以下条件，则称之为总体主成分：（1）αiT​αi​1i12⋯m；（3）变量y1​是x。
统计学习方法第四章课后习题（转载+重新排版+自己解读）
微电子学与固体电子学-俞驰
10-03 996
4.1 用极大似然估计法推导朴素贝叶斯法中的先验概率估计公式(4.8)和条件概率估计公式(4.9) ################################################## 首先是(4.8) P(Y=ck)=∑i=1NI(yi=ck)NP({Y=c_k})=\frac {\sum_{i=1}^NI(y_i=c_k)} {N} P(Y=ck​)=N∑i=1N​I(yi​=...
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
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
统计学习方法-第四章
U201410691的博客
03-13 569
统计学习第四章-贝叶斯分类器条件概率和全概率公式似然估计半朴素贝叶斯EM算法python实现 李航的统计学习方法写的很少，结合西瓜书，说一下自己的理解。 条件概率和全概率公式 由已知的数据集去估计关于(x,y)(x,y)(x,y)的联合分布f(x,y)f(x,y)f(x,y)或P(x,y)P(x,y)P(x,y),在已知x的情况下，求y。对于连续型，条件分布函数如下，概率密度为对其积分∫−∞yf(...
李航老师《统计学习方法》第二版第四章答案
qq_41626059的博客
04-11 3716
1、使用极大似然估计法推出朴素贝叶斯法概率估计公式（4.8）以及公式（4.9）. 解答：概率估计公式（4.8）是： P(Y=ck)=∑i=1NI(yi=ck)N,k=1,2,...,KP(Y = c_{k}) = \frac{\sum_{i=1}^{N}I(y_{i} = c_{k}) }{N},k = 1,2,...,K P(Y=ck​)=N∑i=1N​I(yi​=ck​)​,k=1,2,...,K 概率估计公式（4.9）是： P(Xj=ajl∣Y=ck)=∑i=1NI(xij=ajl,yi=ck)∑i=
《统计学习方法》 第四章 读书笔记
lbllol365的博客
03-15 450
第四章 朴素贝叶斯法 概述 　　基本思想：对于给定的数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对于给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。 　　特点：实现简单；学习和预测的效率都很高；很常用。 4.1 朴素贝叶斯法的学习与分类 给定数据集 T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)}T={(x1,y1),(x2,y...
第四章习题
wsbbdbjay的博客
04-26 223
1.package page2_123;public abstract class Animal { private int age; public int getAge() { return age; } public void setAge(int age) { this.age = age; } public abstract void info(); public Animal(int...
李航《统计学习方法》——第四章 朴素贝叶斯法
fuqiuai的博客
03-10 2901
由于网上资料很多，这里就不再对算法原理进行推导，仅给出博主用Python实现的代码，供大家参考 适用问题：多类分类 基于贝叶斯定理和特征条件独立假设 常用的三个模型有： - 高斯模型：处理特征是连续型变量的情况 - 多项式模型：最常见，要求特征是离散数据 - 伯努利模型：要求特征是离散的，且为布尔类型，即true和false，或者1和0 测试数据集：train.csv 实现代码（基...
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
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