学习方法

最新推荐文章于 2025-12-18 15:25:22 发布
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#学习方法

博客强调学习时，追求最多的收获和最高的效率是最为重要的。

学习，收获最多，效率最高，才是最重要的。

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统计学习方法.李航 (1).pdf
04-04
统计学习方法是现代数据科学和人工智能领域的基础学科之一。李航教授所著的《统计学习方法》是机器学习领域中一本极具价值的教材，旨在向读者介绍统计学习的基本概念、核心算法以及理论推导，帮助读者深入理解并掌握...
李航-统计学习方法PPT
11-06
《李航-统计学习方法PPT》是一套与《统计学习方法》这本书配套的教学资源，主要涵盖了机器学习领域的核心概念和方法。统计学习方法是现代机器学习研究的基础，它涉及了从数据中学习规律，构建预测模型的一系列理论和...
【研究】全世界公认6大顶尖学习方法，帮普通孩子逆袭成为学霸
加百力 的技术博客
10-13 2442
良好的学习方法能够显著提高学习效率。通过总结归纳、理解记忆而非死记硬背，我们能更快地掌握知识要点，形成系统的知识框架。这不仅节省了时间，还增强了记忆的持久性和灵活性，使学习成果更加扎实。科学的学习方法有助于培养自主学习能力。在信息快速更迭的今天，自主学习能力尤为重要。掌握如何高效检索信息、批判性思考以及自我反馈，能使我们持续适应新知识、新技能的学习需求，保持个人发展的活力。正确的学习方法还能激发学习兴趣和动力。
监督学习方法与无监督学习方法总结
daisyxyr的博客
07-10 4508
（一）监督学习 10种监督学习方法特点的概括汇总如下表： （二）无监督学习 八种常用的统计机器学习方法，即聚类方法（包括层次聚类与k均值聚类）、奇异值分解（SVD）、主成分分析（PCA）、潜在语义分析（LSA）、概率潜在语义分析（PLSA）、马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）、潜在狄利克雷分配（LDA）、PageRank算法 还有另外三种常用的统计机器学习方法，即非负矩阵分解（NMF）、变分推理、幂法 这些方法常用于无监督学习的聚类、降维、话题分析以及图分析 矩阵分解基于不同假设：SVD基于正交假设，即分
人工智能学习方法
AI科技前线
03-31 6816
转自：https://www.zhihu.com/question/49909565 我明白很多入门深度学习者的疑惑。因为当初，我也是关注着这个问题进来的。 其实，我在《TensorFlow技术解析与实战》当中讲解过“深度学习入门的七个步骤”： 要想入门深度学习，需要两个工具，即算法知识和大量的数据，外加一台计算机，如果有GPU...
机器学习——统计学习方法概述
C_teacher的博客
05-21 2553
学习机器学习的一些入门概念，以下内容出自《统计学习方法》这本书第一章的内容。 1 统计学习 统计学习（statistical learning）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预测与分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习（statistical machine learning）。 1.1统计学习的主要特点 （1）统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络之上的； （2）统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的学科； （3）统计学习的目的是对数据进行预测与分析； （4）统计
度量学习方法总结
时间虚掷的孤岛
06-22 3018
目录 一.距离度量 闵可夫斯基距离 欧式距离（Euclidean Distance）： 标准化欧氏距离(Standardized Euclidean distance ) 曼哈顿距离(ManhattanDistance) 切比雪夫距离（Chebyshevdistance） 马氏距离 马氏距离代码示例： 夹角余弦 相关系数( Correlation coefficient )...
统计学习方法-学习总结
why的博客
08-31 4164
统计学习方法-李航；监督学习，非监督学习，半监督学习，强化学习。 感知器，k近邻，kNN，朴素贝叶斯，决策树，逻辑回归，最大熵模型，支持向量机，SVM，提升方法，Adaboost，提升树，EM算法，隐马尔科夫模型，HMM，条件随机场，CRF。
谈谈学习方法。
nakano_azusa的博客
08-14 3852
今天开始写博客啦，记录下自己学习生活中的点点滴滴，同时也把自己的一些见解分享给大家。 之前在知乎上看到了很多关于高效学习方法的帖子，确实是令人大开眼界。但每次阅读，都是不分整体细节地通读下去，把所有答案从头到尾都看一遍。回头一想，这样效率太低，而且很多答案虽然不同，但讲的都是同一种方法。因此我把自己对高效学习的见解整理如下： 先说说原则，我把学习分成了三个部分：先把握全局，再深
图像处理中的经典机器学习方法
人邮异步社区
01-24 9849
在本章中，我们将讨论机器学习技术在图像处理中的应用。首先，定义机器学习，并学习它的两种算法——监督算法和无监督算法；其次，讨论一些流行的无监督机器学习技术的应用，如聚类和图像分割等问题。 我们还将研究监督机器学习技术在图像分类和目标检测等问题上的应用。使用非常流行的scikit-learn库，以及scikit-image和Python-OpenCV（cv2）来实现用于图像处理的机器学习算法。在本章中，我们将带领读者深入了解机器学习算法及其解决的问题。 本章主要包括以下内容： 监督与无监督学习； 无监
[人工智能-综述-5]：人工智能课程学习的10大基本问题与学习方法的建议
文火冰糖（王文兵）的博客
07-29 3016
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：https://blog.youkuaiyun.com/HiWangWenBing 本文网址： 目录 第1个问题：学习材料采用视频？文字？代码？ 第2个问题：个人学习还是跟团学习？ 第3个问题：渐进式学习还是一次性精炼学习？ 第4个问题：是否需要先精通Python？ 第5个问题：是否需要先精通数学？ 第6个问题：学习理论与代码实现的关系？ 6.1 学习理论与代码实现的关系有哪些？ 6.2 不建议的学习方式： 6.3 个人建议：选用第3种方案的网络或下线课程 第7问
李航《统计学习方法》AdaBoost算法（课后习题）
weixin_41798111的博客
01-07 8084
AdaBoost：https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/40718799 提升树：https://www.cnblogs.com/daguankele/p/6557328.html 强可学习的：一个概念如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，并且正确了很高，那么，这个概念是强可学习的； 弱可学习的：一个概念如果存在一个多项式的学习算法能...
精选资源
统计学习方法第2版课件及代码实现.zip
03-12
《统计学习方法》是李航博士的一本经典著作，它深入浅出地介绍了机器学习的基础理论和算法。这本书的第二版课件及代码实现压缩包包含了大量的学习资源，旨在帮助读者更好地理解和应用书中的概念。以下是对这些内容的...
高中化学学习方法2.ppt
06-22
高中化学学习方法2
PMBOK学习方法及建议
04-09
项目管理知识体系指南PMBOK的学习方法及建议，供大家在学习的时候做参考
[论文阅读] (45)C&S24 AISL: 基于攻击意图驱动与序列学习方法的APT攻击检测
杨秀璋的专栏
12-18 1165
前一篇博客介绍一种基于LLM少样本多标签的Android恶意软件检测方法，旨在提升噪声场景和数据稀缺场景下的检测鲁棒性。本文提出了一种新颖的攻击意图驱动与序列学习相结合的APT检测方法（Attack Intent-driven and Sequence-based Learning，AISL）。本文构建了面向网络事件的专用本体模型，设计并生成融合多源审计数据的溯源图，依据攻击意图对潜在攻击行为进行识别与标注。注意，由于我们团队还在不断成长和学习中，写得不好的地方还请海涵，希望这篇文章对您有所帮助，这些大佬真
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12-29
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【后端工程 & 微服务系列】相关内容：高并发系统、分布式锁、消息队列消费者、限流熔断 Hystrix / Sentinel 示例
最新发布
12-29
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qibohan_stock-data-platform-v2_31824_1766920362308.zip
12-29
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基于多种机器学习方法的带界面图像分类器源码解析
机器学习方法的图像分类是一项将图像数据映射到特定类别的过程，其核心是利用算法从已知的训练数据中学习模式，并将这些模式应用于新图像的分类任务中。图像分类是计算机视觉中的基础任务之一，广泛应用于人脸识别、...
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