西瓜书的3.1/3.2 数学推导

最新推荐文章于 2023-11-02 16:14:27 发布
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本文深入解析了矩阵微积分的基本概念，特别聚焦于西瓜书中（3.26）和（3.27）节的推导过程，为读者提供了一个清晰的理解路径。
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第6章 支持向量机 6.1 间隔与支持向量 样本数据集： (x10,x20,x30,…,xm0x11,x21,x31,…,xm1x12,x22,x32,…,xm2x13,x23,x33,…,xm3…x1n,x2n,x3n,…,xmn)其中xnm表示第m个样本的第n个特征,这里对每一个样本添加一个x0=1\begin{pmatrix} x_1^0,x_2^0,x_3^0,\dots,x_m^0 \...
西瓜书3.27公式推导（西瓜书笔记4）
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西瓜书学习笔记——第三章前言一、一元线性回归0、一些基本概念1、算法原理2、线性回归的最小二乘估计和极大似然估计2.1、最小二乘法2.2、极大似然估计法3、求解ω和b3.1、凸函数3.2、海塞矩阵及其半正定性3.3、海塞矩阵的半正定性证明3.4、向量化成矩阵简化python编写4、机器学习三要素二、多元线性回归1、多元线性模型2、最小二乘法估计以及向量化3、求解ω ̂ 和矩阵求偏导的一些公式3.1、海塞矩阵的正定性3.2、矩阵求偏导简单了解及相关公式三、对数几率回归1、算法原理2、极大似然估计角度推导损失函
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机器学习西瓜书笔记：支持向量机SVM。把模型思想，数学理念解释了一遍
西瓜书第三章——习题解答
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在一次函数中b是函数在y轴的截距，控制着函数偏离原点的距离；类比到线性模型中，偏置项b体现了模型整体上的浮动，可以根据具体情况对偏差进行修正，使模型更好地拟合真实值。题3.2 试证明：对于参数w，对率回归的目标函数(3.18)是非凸的，但其对数似然函数(3.27)是凸的。答：首先需要明确：二阶导>0，开口向上，是凹的；二阶导<0，开口向下，是凸的。题3.1 试析在什么情况下f(x)=w^(T)+b中不必考虑偏置项b？题3.3 编程实现对率回归，并给西瓜数据集3.0a上的结果。
西瓜书3.1，3.2，3.3
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西瓜书笔记
读西瓜书：3.1/3.2/3.3章
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09-19 757
读西瓜书：3.1/3.2/3.3 线性模型章节 3.1 线性模型 线性模型 (3.1)f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+bf(x)=w_1x_1+w_2x_2+...+w_dx_d+b \tag{3.1}f(x)=w1​x1​+w2​x2​+...+wd​xd​+b(3.1) 向量形式 (3.2)f(x)=wTx+bf(x)=w^Tx+b \tag{3.2}f(x)=wTx+b...
西瓜书参考答案
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参加大佬博客：https://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52064910
【学习笔记、面试准备】机器学习西瓜书要点归纳和课后习题参考答案——第3章
出尘的博客
04-03 3150
具体做法除了以上的“阈值移动（threshold-moving）”，还有反例“欠采样（undersampling）”（这常常结合集成模型防止丢失主要信息），正例“过采样（oversampling）”（这常常使用插值等方法数据增强缓解过拟合）。输入预处理：连续值可以直接用，离散值若有序，可以按序赋值变连续（如“高，中，低”变为“1，0.5，0”，否则可以单热点码编码。d维变成N-1维的向量，也可以作为降维的方法，可以把维度改为任意的d’而不必是N-1，但是。
西瓜书- 公式3.18--3.19、公式3.22--3.23-3.24 推导
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06-28 1246
关于PCA的推导
weixin_42326545的博客
03-11 223
添加链接描述 转载 关于pca的推导，看过的最合理最详细的了，非常感谢！ 网上看过的很多感觉都有点不合理
西瓜书课后习题答案
weixin_30540691的博客
10-21 3491
https://blog.csdn.net/kchai31/article/details/78966941 转载于:https://www.cnblogs.com/elpsycongroo/p/9823589.html
《西瓜书》笔记08：集成学习
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1. 个体与集成集成学习（ensemble learning）通过构建多个个体学习器并结合起来完成学习任务。要获得好的集成，个体学习器应该“好而不同”，要有一定的“准确性”，即学习器不能太坏，并且要有多样性，之间具有差异。互为补充，才可提升效果。集成学习研究核心：如何产生并结合个体学习器。根据个体学习器的生成方式，集成学习大致分为两类： {个体学习器间有强依赖，必须串行生成的序列化方法。代表：Ad
【西瓜书公式推导】【第3章】一元线性回归
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09-10 567
第3章 线性模型 3.2 线性回归 1. 一元线性回归 推导思路 Created with Raphaël 2.2.0由最小二乘法导出 E(w,b)证明 E(w,b) 是关于 w 和 b 的凸函数对 E(w,b) 关于 w 和 b 的求一阶偏导数令一阶导数等于0解出 w,b 详细推导过程： 由最小二乘法导出 E(w,b)E(w,b)E(w,b) ： E(w,b)=∑i=1m(yi−f(xi))2=...
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