《统计学习方法，李航》：12、统计学习方法总结

最新推荐文章于 2022-01-22 22:21:28 发布
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博客对统计学习方法进行总结，除最后的两个标注问题理解清晰外，整体情况良好。

除了最后的两个标注问题看的不太明白，其他的都还好。

收拾东西，明天回家！

mmc2015
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PAKDD2018小结
mmc2015的专栏
06-14 4438
会议整体概况610+投稿量long paper：57，9.63%short paper：107，18.07%【placeholder for pictures】投稿量最多的是applications录稿量最多的是mining graph and network data【placeholder for pictures】录稿量最多的三个国家：美中澳参会人数最多的三个国家：澳中美...
李航 统计学习方法-机器学习前十章三要素
qq_27550775的博客
07-24 1894
方法=模型+策略+算法本学期我们主要学习了感知机，K近邻，朴素贝叶斯法决策树，logistic回归和最大熵模型，支持向量机，Boosting算法EM算法，以及唯一的聚类：k-means模型是指对学习问题的抽象，建立了输入和输出之间的关系，策略是指学习的目标或者准则，常用的有损失函数和风险函数，用于比较模型之间的差异和泛化性能算法是指实现学习过程的具体方法，它定义了学习的步骤和更新规则一、感知机模型（Model）：策略（学习准则）（Strategy）：算法（Algorithm）：感知机学习算法采用的是随机梯度
统计学习方法 p12 多项式拟合 python实现
weixin_34248705的博客
03-18 245
看李航老师《统计学习方法》这本书，第12页举了一个多项式拟合的问题，自己怎么都推导不出来，上网查发现书上有误。 拟合问题描述如下： 书上的推导就不贴了。 正确推导在知乎上有具体解答： W即通过求解方程得到 上面方程矩阵展开如下： 按照这个思路的python代码实现如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 原始...
《统计学习方法》--学习笔记
sdscsjmd的博客
11-30 370
《统计学习方法》读书笔记
统计学习方法 李航 读书笔记
湾区人工智能
11-18 886
************************************************************ 李航教授《统计学习方法》 统计学教材总结 主要介绍监督学习方法 ************************************************************ 李航教授《统计学习方法》 第一章 概论 1.3 统计学习三要素 模型，策略，算...
PAKDD - 2019 proceedings.zip
10-04
PAKDD - 2019 includes the whole of accepted papers. 包含CCF C类会议（PAKDD）在2019年录用的论文集。
学习笔记：李航统计学习方法
niexinyu0026的博客
01-22 2177
是关于李航的《统计学习方法》的学习笔记 主要是看七月在线的网课 1 统计学习及监督学习概论 1.1 基础概念 概念：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。也称为统计机器学习(statistical machine learning) 特点：以数据为研究对象，对数据进行预测与分析 对象：data 结构化data：数字。 非结构化data：文字、图像、视频、音频以及它们的组合 我们处理的都是结构化data，就算是图像音频，也要抽象成结构化data 数据的基本假设.
《统计学习方法》李航：全面解析监督学习算法
总结起来，李航的《统计学习方法》是一本覆盖了统计学习主要方法的系统性著作，不仅为初学者提供了学习统计学习方法的坚实基础，也为专业人士提供了深入研究的平台。书中对各种方法的详细介绍和实例演示，使得本书...
统计学习方法李航版本笔记1—5章.pdf
10-05
《统计学习方法》是李航博士的一本经典著作，涵盖了机器学习领域的重要理论与方法。这本书的前五章主要介绍了统计学习的基础概念、监督学习的基本框架以及几种重要的学习算法。以下是对这些章节内容的详细说明： 第...
统计学习方法_李航
11-03
统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k...第12章统计学习方法总结 附录a梯度下降法 附录b牛顿法和拟牛顿法 附录c拉格朗日对偶性
李航老师《统计学习方法》第2版课件：第22章 无监督学习方法总结.rar
03-10
李航老师的《统计学习方法》第二版中，第22章专门对无监督学习方法进行了总结，这对于我们深入理解这一主题非常有价值。 首先，无监督学习主要包括两种主要类型：聚类和降维。聚类是将数据集中的样本根据其相似性...
水了一篇PAKDD2018的文章：Topic-specific Retweet Count Ranking for Weibo
mmc2015的专栏
02-24 4342
看题目就知道做什么工作：Topic-specific Retweet Count Ranking for Weibo摘要：In this paper, we study \emph{topic-specific} retweet count ranking problem in Weibo. Two challenges make this task nontrivial. Firstly, tr...
统计学习方法学习笔记：第十六章.主成分分析
weixin_44692791的博客
11-04 1565
第十六章：主成分分析（PCA:principal component analysis） 利用正交变换\color{red}{正交变换}正交变换把由线性相关变量表示的观测数据转换为少数几个由线性无关变量表示\color{red}{由线性无关变量表示}由线性无关变量表示的数据，同时尽可能的保留较多的原始数据信息，线性无关的变量称为主成分，\color{red}{线性无关的变量称为主成分}，线性无关的...
周志华点评机器学习会议
Paul_Huang的专栏
09-15 2906
这篇文章的内容是南京大学周志华老师对国际学术会议（主要是计算机、数据挖掘、机器学习方面）的点评，对于从事学术研究的人，持续关注相关的研究方向的会议内容，可以掌握最新的研究动态。原文按照tier1、tier2、tier3逐个列出了每类会议的全称，接着是会议的影响力，最后是周老师对这些会议的点评。为便于阅读，我把第3部分对会议的点评调整到会议名称列表之后。另外一个疑问是，tier和rank有啥区别，t
《统计学习方法》各章节代码实现与课后习题参考解答
weixin_38367817的博客
03-28 7057
本文转于：原文路径 若有侵权 请联系删除 待完成。。。 《统计学习方法》各章节代码实现与课后习题参考解答 章节 代码 课后习题 第1章 统计学习方法概论(LeastSquaresMethod) 传送门 传送门 第2章 感知机(Perceptron) 传送门 传送门 第3章 k近邻法(KNearestNeighbors) 传送门 传送门 第4章 朴素贝叶斯(NaiveBa...
【数据库管理】基于Navicat的毕业设计实战应用：图书管理系统数据建模与SQL优化方案
12-08
内容概要：本文围绕Navicat数据库管理工具在毕业设计中的实际应用展开，系统介绍了其在数据库设计、开发、优化与维护中的核心作用。文章结合“图书管理系统”实例，详细展示了数据库创建、表结构设计、存储过程与触发器的编写，并通过SQL代码示例说明关键功能的实现方式。同时，归纳了Navicat在数据建模、查询优化、团队协作、版本控制集成等方面的最佳实践，并展望了其在云数据库、DevOps集成和AI辅助开发等方向的发展趋势。; 适合人群：计算机及相关专业本科毕业生，具备一定数据库基础知识和SQL操作能力的学生及初阶开发者；; 使用场景及目标：①用于毕业设计中数据库部分的设计与实现，提升项目规范性与完整性；②掌握Navicat在真实项目中的高级功能应用，如存储过程、触发器、数据同步与性能调优；③学习如何将数据库开发融入团队协作与版本管理体系，对接企业级开发流程； 阅读建议：建议结合Navicat软件实操文中提供的代码案例，逐步构建完整的数据库系统，并尝试扩展功能（如添加用户权限管理、报表统计等），以深化对数据库应用的理解。
基于Verilog HDL的RISC-V五级流水线CPU实现与完整项目文档
最新发布
12-08
本设计项目实现了一个采用五级流水线架构的RISC-V处理器，其核心代码使用Verilog硬件描述语言编写。该项目已通过教学指导与评审，获得了优异的考核成绩，可直接应用于计算机体系结构等相关课程的设计实践与综合考核。项目压缩包内包含完整的处理器硬件实现代码、详细的设计报告文档以及明确的操作指南。所有内容均已完备，确保使用者能够直接部署并成功运行整个系统。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
ACM算法竞赛题解与优化技巧 练习题
12-08
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基于Benders、TSO-DSO协调的不确定性的输配电网双层优化模型研究（Matlab代码实现）
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