李航统计学习方法公式推导参考

最新推荐文章于 2022-09-04 19:04:21 发布
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#机器学习

分享了李航老师的《统计学习方法》的学习心得，为解决数学基础不足带来的理解困难，找到了详细的公式推导参考资料及B站上的带读视频，适合自学的同学。

今天继续学习李航老师的统计学习方法，虽然老师写的很好，但是由于我的数学基础不太好，所以有些公式还是看起来有些吃力，就想在网上找一下有没有大佬写的推导公式的参考，就像周志华老师的西瓜书在网上有南瓜书作为辅助一样。结果还真被我找到了，码一下，也分享给其他需要的同学，链接如下：
链接: link.
感谢知乎大佬的专栏！
另外分享一下B站上的统计学习方法这本书的带读视频链接：
链接: link.

李航 统计学习方法 引理9.1推导
qq_19439229的博客
03-05 355
网上找了很久的资料都没找到，无奈自己做一下证明，不知对不对 前面已经证明： P（Y,Z∣θ)P~θ(Z)=e1+λ\frac {P（Y,Z|\theta)} {\tilde{P}_\theta(Z)}=e^{1+\lambda}P~θ​(Z)P（Y,Z∣θ)​=e1+λ 而e1+λe^{1+\lambda}e1+λ 作为一个常数，我们设其为C，可得： P~θ(Z)=1CP(Y,Z∣θ)\ti...
李航《统计学习方法》中机器学习模型的 LaTeX 公式整理笔记
最新发布
08-17
随着研究的深入，各种机器学习模型层出不穷，而李航编写的《统计学习方法》一书，为这一领域的研究者和从业者提供了宝贵的理论支持和实践经验。然而，对于机器学习模型的学习和研究，离不开数学公式的精确表达。...
李航《统计学习方法》公式推导
m0_49534117的博客
09-04 431
公式推导
李航《统计学习方法》发布算法推导视频啦！（附作业讲解）
机器学习算法那些事
10-25 988
（文末可在线听人美声甜的数学系博士小姐姐带你读李航《统计学习方法》）众所周知，AI行业里的技术大牛，微软亚洲研究院、华为诺亚方舟实验室等知名机构有着丰富的从业经历的李航博...
【李航】统计学习方法--8. 提升方法(详细推导)
顾道长生的科研笔记
08-08 627
目录8.1 提升方法AdaBoost算法8.1.1 提升方法的基本思路8.1.2 AdaBoost算法8.2 AdaBoost算法的训练误差分析8.3 AdaBoost算法的解释8.3.1前向分步算法8.3.2 前向分步算法与AdaBoost8.4 提升树8.4.1 提升树模型8.4.2 提升树算法8.4.3 梯度提升 提升方法的基本思路:将弱可学习算法提升为强可学习算法 集成学习:序列方法和并行方法 集成学习: Bagging, Boosting, Stacking Bagging:每个预测器使..
【李航】统计学习方法--1. 统计学习及监督学习概论（详细推导）
顾道长生的科研笔记
07-16 987
机器学习有下面几种定义： “机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。 “机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。 “机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。” 英文定义：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, ..
《统计学习方法-李航》200页PDF手推公式细节讲解，包含详细的目录以及R语言代码实现，可结合
09-22
200页的PDF手推公式细节讲解，意味着该文件可能是一份辅导材料或学习指南，详细地展示了《统计学习方法-李航》一书中的关键公式和理论是如何通过逐步推导得出的。这样的讲解方式对于深入理解统计学习中的复杂概念...
李航统计学习方法LaTeX公式笔记整理
由于《统计学习方法》内容丰富且理论性强，对于很多读者而言，理解书中的数学公式和推导过程可能会有一定的难度。因此，有人将书中的重要LaTeX公式整理成笔记，便于读者学习和复习。 LaTeX是一种基于TeX的排版系统...
李航统计学习方法（第二版）的学习笔记，包括：1、每章重点公式的手动推导 2、每章算法的Python自实现 3、学习过.zip
02-22
《李航统计学习方法》是机器学习领域的一本经典教材，第二版更是深入浅出地介绍了统计学习理论和方法。这份学习笔记包含了作者对书中的关键知识点的深度理解和实践，对于学习者来说是一份非常宝贵的资源。以下是笔记...
统计学习方法-李航_machinelearning_统计学习方法_
10-04
《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。这本书对于理解机器学习的核心概念、算法及其应用具有极高的价值，是许多学习者和从业者的必备参考书。下面将...
Statistic-study-notes:李航统计学习方法（第二版）的学习笔记，包括：1、每章重点公式的手动推导 2、每章算法的Python自实现 3、学习过程中的笔记与心得 4、每章节的课后习题 5、每周都会按照至少一周一章的进度定时将自己的学习进度更新到这个仓库
05-27
Statistic-study-notes 李航统计学习方法（第二版）的学习笔记，包括： 1、每章重点数学公式的手动推导 均为手写然后扫描成图片，字迹不工整还望谅解，之后有时间会用Latex修正 点击数学公式没有出现图片的情况 需要搭梯子才可以在线预览到数学推导的图片... 3.1 无数学推导，偏重算法实现-KNN 5.1 无数学推导，偏重算法实现-决策树 6.1 最大熵模型的数学推导 6.2 拉格朗日对偶性问题的数学推导 6.3 改进的迭代尺度法数学推导 7.第七章数学公式推导 7.1 软间隔最大化对偶问题 7.2 证明最大间隔分离超平面存在唯一性 8.第八章数学公式推导 8.1 证明AdaBoost是前向分步加法算法的特例 8.2 证明AdaBoost的训练误差界 9.第九章数学公式推导 9.1 EM算法的导出 9.2 用EM算法估计高斯模混合模型 10.第十章数学公式推导 10.1
手推公式！代码复现！9周系统学完李航《统计学习方法》！
Eric_data的博客
12-23 630
机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向，应用领域非常广泛，涉及到的算法也是种类繁多。根据所处理的数据种类的不同，机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等几种类型。李航的...
统计学习方法第一章公式推导
hbkybkzw的博客
07-21 624
泛化误差上界 极大似然估计 贝叶斯估计 推导正太分布均值的极大似然估计和贝叶斯估计
《统计学习方法》笔记——EM公式推导
qq_30280273的博客
10-09 541
文章目录EM算法问题描述算法导出GMM模型GMM模型描述使用EM算法估计GMM EM算法 问题描述 EM算法是一种利用数据估计生成模型的算法。即求解目标为数据满足的概率模型。 假设观测变量为Y={y1,y2,…,yN}Y=\{y_1,y_2,\dots,y_N\}Y={y1​,y2​,…,yN​}，隐藏变量为ZZZ，估计参数为θ\thetaθ。 根据最大似然估计的思想，很自然的想法就是寻找合适的参...
统计学习：基本常用公式（1）
去向前方的博客
05-23 2349
统计学习 最近在处理数据的时候发现自己对统计理论的掌握还有所欠缺，因此开始了这趟补习之路，提高自己的数据处理能力，增强自己的基础，写下这份帖子，作为学习成果的检验，以及方便后来的同学。 经典正态线性回归模型（CNLRM） y=β1x+β0y=β1x+β0y=\beta_1 x +\beta_0 β^1=β1+∑(xi−x¯¯¯)ϵi∑(xi−x¯¯¯)2β^1=β1+∑(xi−x¯)ϵi∑...
李航：统计学习方法 学习笔记 1 统计学习方法概论
Xqing_2016的博客
05-18 1107
李航：统计学习方法 学习笔记 1 统计学习方法概论前言1.1 统计学习1.2 监督学习1.3 统计学习三要素1.3.1 损失函数和风险函数1.3.2 经验风险最小化和结构风险最小化1.4 模型评估与模型选择1.5 其他... 前言 考研终于告一段落，接下来是安心等待入学。想利用这段时间系统学习一下机器学习基础，简单记录一下自己的学习过程，也算是对自己的一种监督。 1.1 统计学习 统计学习（statistics learning）关注概率统计模型，也称为统计机器学习（statistics machine
统计学习方法第一章：泛化误差上界证明完整过程——Hoeffding定理证明+所有引理证明
weixin_43850920的博客
06-14 678
欢迎大家交流讨论，一起进步！
统计相关的基本数学公式
mlnotes
08-01 1380
期望 E(X)方差 D(X) = E((X-E(X))^2)标准差 S(X) = D(X)^0.5协方差 COV(X, Y) = E((X-E(X))(Y-E(Y)))Pearson相关系数 P(X, Y) = COV(X, Y) / (S(X)S(Y))最小二乘法斜率K  K = COV(X, Y) / D(X) 或 COV(X, Y) / D(Y)
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