- 博客(7)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 [统计学习方法]-李航-k近邻法(含第三章习题解答)
k近邻距离度量定义LP距离欧式距离曼哈顿距离切比雪夫距离k值k近邻算法是非常自然的一种分类方法，即选取k个与输入数据距离最近的数据集中的点，这k个点的多数属于哪个类，就把输入数据归类为哪个类。而这其中只要数据集，距离度量，k值，决策方法有关，下面我们就从这几个方面进行分析距离度量定义这一小节我们把所有的统计学习方法中实例进行声明：对于输入的特征向量x∈Rn,x\in R^n,x∈Rn,代表特征空间是n维的，其中对于一个给定的实例xi=(xi(1),xi(2),xi(3)...,xi(l)...,
2021-01-06 19:34:16
2859
原创 UnicodeDecodeError: ‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0xb7 in position 8: illegal multibyte sequence
UnicodeDecodeError: ‘gbk’ codec can’t decode byte 0xb7 in position 8: illegal multibyte sequenceUnicodeDecodeError: ‘gbk’ codec can’t decode byte 0xb7 in position 8: illegal multibyte sequenceopen(file_name, 'r')编解码错误，只需要再open函数中加上encodeing参数即可open(
2020-12-14 18:56:34
2364
1
原创 [统计学习方法]-李航-感知机(含第二章习题解答)
统计学习方法栏目是对李航老师写的统计学习方法第二版的学习记录，里面有一些自己的感悟，写出来供大家参考。
2020-12-09 16:08:07
1203
原创 基于Toeplitz逆协方差矩阵的多维时间聚类 论文学习
Toeplitz Inverse Covariance-based Clustering （TICC）方法
2020-11-30 10:42:04
2087
原创 [统计学习方法]-李航-统计学习方法概论（含第一章习题解答）
统计学习方法栏目是对李航老师写的统计学习方法第二版的学习记录，里面有一些自己的感悟，写出来供大家参考。MAP与判MLE区别最大后验概率（MAP）：对应贝叶斯学派，主要认为事物的本质（模型参数）是不确定的，人们往往有一个先验猜测，然后再通过数据对事物的本质（模型参数）不断修正，最后得到可信的结果，这样得到的参数往往是分布式的，依据主要是贝叶斯公式：P(θ∣X)=cP(\theta|X)=cP(θ∣X)=c计算方法为：θMAP=argmax(P(θ∣X))=argmax(P(X∣θ)∙.
2020-11-23 19:33:25
593
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人