学习方法

最新推荐文章于 2022-12-05 17:19:11 发布
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《统计学习方法》——李航 学习大纲
wjy619251334的博客
01-25 1万+
最近在学习李航写的统计学习方法概论， 每一章都用xmind理清了思路，括号里是书里的公式，第一次写博文，敬请指教~~~~ 第一章 统计学习方法论 第二章 感知机 每个方法其实只需要着重掌握三要素和输入输出就可以了，主要看模型、策略和算法。 感知机主要是二类分类的线性分类模型。 看到后面会注意感知机和支持向量机的区别。 第三章 k近
统计学习方法PPT
11-29
《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中的统计学习理论和方法。这份由清华大学深圳研究院的袁春老师制作的配套PPT，为读者提供了一种更加直观和易懂的学习途径。下面将详细阐述...
统计学习方法
weixin_41093521的博客
01-07 1708
统计学习方法 统计学习是什么？ 机器学习中所谓的学习就是从海量数据中学习到“经验”，再将这种“经验”应用与对未知数据的预测与分析！而这种思想的本质就是来自于统计学。可以所以说机器学习的本质就是统计学习方法，所以要研究机器学习的原理，就一定要从统计学习开始！ 统计学习的分类 机器学习中的学习算法通常分为4类： 监督学习：数据为的数据都是有标签的数据，然后对数据集数据进行学习，通过学
统计学习方法初学浅述
qq_43451527的博客
10-17 335
统计学习方法初学浅述 因为刚接触统计学习方法，因此本文所写实属浅薄，仅作笔记记录之用，望观者勿喷。 一、分类问题 1.1 感知机   感知机是二类分类的线性分类模型。   通俗地讲，感知机是通过策略和算法来确定一条分界线将事物分为两类的模型。   在统计学习术语中，我们将分界线称为超平面，两种类别分别称为正类和负类。   感知机图像化表示为： 感知机的不足： 感知机只能将事物绝对地分为两个类...
统计学习方法笔记（实时更新）
qq_36852276的博客
04-25 352
看《机器学习》遇到了不少的麻烦，发现里面的分析完全看不懂啊，然后别人就给推荐了李航的《统计学习方法》，说是讲的更浅显易懂一点，于是尝试一下从这里出发学习 监督学习 输入空间 输出空间 特征空间 监督学习假设输入与输出的随机变量X和Y遵循联合概率分布P（X，Y）分布密度函数 假设空间：模型属于由输入空间到输出空间的映射的集合，这个集合就是假设空间 监督学习的模型可以是概率模型或者是决策模型 统计学习...
感知机算法详解
yanxiaopan的博客
06-04 576
点云深度学习方法
skycol的博客
12-05 2379
点云数据特征，点云数据挑战，点云深度学习方法 ：基于体素、基于投影、PointNet And PointNet++、基于图的方法
李航——《统计学习方法》（一）
ccj211985的博客
11-09 6251
第1章 统计学习方法概论 1.统计学习 统计学习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。 也可以说统计学习就是计算机系统通过运用数据及统计方提高系统性能的机器学习。故统计学习也称为统计机器学习。 统计学习的对象是数据，数据分为由连续变量和离散变量表示的类型，其中同类数据是指具有某种共同性质的数据。在统计学习的过程中，以变量或者是变量组表示数据。 统计学习的方法是基于数据构建统计模型从而对数据...
机器学习作业，机器学习和深度学习方法实现的入侵检测源代码+文档报告+数据集
05-27
机器学习作业，机器学习和深度学习方法实现的入侵检测源代码+文档报告+数据集，个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分99分，代码完整确保可以运行，小白也可以亲自搞定，主要针对计算机相关专业的正在做大...
高中化学学习方法2.ppt
06-22
高中化学学习方法2
李航博士《统计学习方法》代码以及讲解博客
11-08
《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领域中的统计学习理论和方法。这本书涵盖了从基础的监督学习、无监督学习到更高级的集成学习、半监督学习等重要概念。提供的代码及讲解博客是...
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
统计学习方法学习笔记一
热门推荐
秋水顽石
03-16 1万+
第一章 统计学习方法概论 统计学习的主要特点是 统计学习的对象 统计学习方法的分类 统计学方法的三个要素 统计学方法的步骤 统计学习的研究 监督学习supervised leaning 三要素 模型 策略 算法 训练误差与测试误差 过拟合 训练误差和测试误差与模型复杂度之间的关系 模型的选择方法正则化和交叉验证 生成模型和判别模型 几种模型评估标准第一章 统计学习方法概论统计学习的主要特点是
基于 BERT 模型在百度 WebQA 中文数据集上的阅读问答研究
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9bebe4bee876 基于 BERT 模型在百度 WebQA 中文数据集上的阅读问答研究（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
介绍了扫描单分子定位显微镜（scanSMLM）技术及其在三维超分辨体积成像中的应用（含详细代码及解释）
最新发布
08-19
内容概要：本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜（scanSMLM）技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜（ETL）实现快速轴向扫描，结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面，从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现，还提供了详细的软件代码实现，包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外，文章还比较了循环扫描与常规扫描模式，展示了前者在光漂白效应上的优势，并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素（HA）蛋白聚类的三维成像实验，验证了系统的性能和应用潜力。最后，文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系，模拟了24小时内HA聚类的动态变化，提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群：具备生物学、物理学或工程学背景，对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员，尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标：①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用；②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统，包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析；③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程，如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明：本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程，还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较，如STED、GSDIM等。此外，文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势，为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
car-eye OBD 子系统是用来实现车内系统的数据采集，采用808协议进行数据上传 是car-eye 开源团队车内系统的重要组成部分
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/406d9993c385 car-eye OBD 子系统是用来实现车内系统的数据采集，采用808协议进行数据上传。是car-eye 开源团队车内系统的重要组成部分（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
串口调试助手/网络调试助手技术报告-C++开发
08-19
自己开发的串口调试软件
化工领域Prenflo气流床气化炉渣层计算模型的复现与优化：基于Seggiani模型的炉渣流动与热力学行为模拟（含详细代码及解释）
08-19
内容概要：本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型，针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布，还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能，包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外，还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响，并引入了Bingham流体模型，更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后，通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应，分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群：从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化；②预测并优化气化炉的操作参数（如温度、氧煤比等），以防止炉渣堵塞；③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明：该模型的实现基于理论公式和经验数据，为确保模型准确性，实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合，包括质量、动量和能量守恒方程，能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外，提供了稳态求解器和动态模拟工具，可用于扰动测试和工业应用案例分析。
snapd-glib-tests-1.58-1.el8.tar.gz
08-19
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
跨越域距离的传递性迁移学习方法研究
标题和描述中提到了传递迁移学习（Transitive Transfer Learning，简称TTL）的相关知识，这是一种特殊的迁移学习方法。在讨论这一概念之前，我们首先要了解什么是迁移学习。 迁移学习是机器学习领域的一个重要分支...
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