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原创 统计学习方法(第二版) 第十章 隐马尔可夫模型(第二节)
上节介绍了隐马尔可夫模型的基本概念,以及隐马尔可夫模型的三个基本问题，本节介绍隐马尔可夫模型的概率计算问题，包括直接计算方法，前向计算方法，后向计算方法。本节学习了隐马尔可夫模型三种概率计算方法，分别是：直接计算方法，前向计算方法，后向计算方法，直接计算方法在理论上是可行的但由于时间复杂度过于高，在现实是不可取的，前向算法和后向算法相比于直接计算方法具有很好的时间复杂度。
2025-02-01 20:40:05
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原创 统计学习方法(第二版) 第十章 隐马尔可夫模型(第一节)
隐马尔可夫模型在现实中的许多场景使用，包括：语音识别，自然语言处理，生物信息，模式识别等领域。本节首先介绍马尔可夫链的介绍，从而引出隐马尔可夫模型，以及隐马尔可夫模型的概率计算方法。用一句话来概括马尔科夫链的话，那就是某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态。分别是:1.状态转移概率矩阵A,2.观测概率矩阵B,3.初始状态概率向量Π。本节主要介绍隐马尔可夫模型的基本概念，并且提出隐马尔可夫模型的三个基本问题。后几个小结我们将围绕着隐马尔可夫模型的三个基本问题来进行解决。
2025-01-22 15:12:42
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原创 统计学习方法(第二版) 第九章 EM算法及其推广(第二节)
上一节简单介绍了EM算法的思想，以及EM算法背后数学原理的支撑。回顾EM算法是迭代算法，有两个步骤首先是E步：根据设定的参数及结果算出隐变量的期望。其次是M步：此步也称为最大化步，根据所得的隐变量的期望，利用极大似然估计计算出下一组迭代参数，反复进行最后直到模型收敛。本节根据EM算法在高斯混合模型学习中的应用，和广义EM算法，有了上一节的基础这节学起来会轻松许多。
2025-01-20 20:14:18
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原创 统计学习方法(第二版) 第八章 提升方法(第二节)
上节已经学习了基本的AdaBoost算法的基本流程，但对于具体细节没有深入分析，本节介绍前向分布算法，对AdaBoost算法进行深入解释，最后介绍提升树，包括分类和回归。
2025-01-16 16:52:59
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原创 统计学习方法(第二版) 第七章 支持向量机 (第三节)
对解线性可分问题，线性支持向量机是一种非常好的分类方法，但是在很多情况中都是线性不可分的，那么又该怎么处理呢？数学家最常用的思想就是将问题转化成以被解决的问题，那对于非线性可分的问题，怎样转化成线性可分的问题呢？
2025-01-14 13:55:33
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原创 统计学习方法(第二版) 第七章 支持向量机(第二节)
统计学习方法（第二版） 线性可分支持向量机,对线性不可分的数据是不适用的,因为不是所有数据集都满足约束条件，也就是说对于约束条件无解。为了扩展到线性不可分问题，我们需要将硬间隔最大化改为软间隔最大化。
2025-01-13 18:16:53
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原创 统计学习方法(第二版) 第七章 支持向量机（第一节）
支持向量机是传统的机器学习方法，支持向量机（support vector machine），简称SVM，是一种二分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。
2025-01-12 17:25:31
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原创 统计学习方法（第二版） 第七章 拉格朗日对偶性
在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性(Lagrangeduality)将原始问题转换为对偶问题，通过解对偶问题而得到原始问题的解。该方法应用在许多统计学习方法中，例如，最大熵模型与支持向量机。
2025-01-12 17:05:13
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原创 统计学习方法(第二版) 第五章 决策树
统计学习方法（第二版）第五章决策树模型，包括ID3算法，C4.5算法，CART算法，以及简单的剪枝算法。
2025-01-08 10:02:48
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原创 小程序宿主环境-组件swiper
属性indicator-active-color:指示点激活颜色。属性indicator-dots:是否显示面板指示点。属性indicator-color:指示点颜色。属性interval:自动切换的时间默认5s。在我们的list.wxml中创建组件。在我们list.wxss创建样式。属性autoplay:是否自动切换。属性circular:是否循环轮播。巧识小程序的开发过程学习.swiper组件的常用属性。
2024-01-19 21:59:06
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原创 深度学习进行数据增强(实战篇)
对数据增强的代码,帮助大家从文件夹中对图片进行处理,本文的图片增强的代码就举例几个,大家可以在搜寻图像增强的方法加入函数即可.
2024-01-18 16:54:37
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原创 数据结构排序二叉树(下)
排序二叉树就这几个习题了,但实际上还有更难得几道习题,因为实现起来真的难,而且在使用中也难用到所以就给大家几道简单的例子,帮助大家来熟悉.
2024-01-16 21:16:57
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原创 数据结构二叉树创建及例题(上)
树这块的内容比较多,包括树的一些基本的定义以及一些计算,后面还有完全二叉树,排序二叉树,平衡二叉树,这些树可能在定义上不一样但思想都是一样的,平衡二叉树在考试中主要考的是操作,代码实现的话实际上是比较困难的,但在面试时可能会考到,再后面树以及森林等等,后续都会讲到.这节主要是树的基本操作.
2024-01-12 18:12:31
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原创 数据结构单链表定义及例题(上)
单链表是学习,以及考研无论是408还是自命题都是很重要的,单链表只要深入理解了,这部分的题会没有问题的.今天简单介绍一下.
2024-01-09 21:36:40
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原创 批量归一化
训练深层神经网络是十分困难的，特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。本节将介绍批量规范化（batch normalization)，这是一种流行且有效的技术，可持续加速深层网络的收敛速度。
2024-01-09 09:44:35
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空空如也
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