本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，共分两篇。第一篇系统介绍监督学习的各种重要方法，包括决策树、感知机、支持向量机、最大熵模型与逻辑斯谛回归、推进法、多类分类法、EM 算法、隐马尔科夫模型和条件随机场等；第二篇介绍无监督学习，包括聚类、奇异值、主成分分析、潜在语义分析等。两篇中，除概论和...
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李航统计学习方法(第二版)(四):感知机对偶形式推导过程,(1)a<-0,b<-0(2)在训练集中选取数据(xi,yi)(3)如果yi(sum(aj·yj·xj·xi+b))<=0更新参数w,b(4)转至(2),直到训练集中没有误分类点示例:
统计学习方法 第二版 pdf合集 李航老师《统计学习方法》第二版第七章课后题答案 李航⽼师《统计学习⽅法》第⼆版第七章课后题答案 1、⽐较感知机的对偶形式与线性可分⽀持向量机的对偶形式。 1.1、感知机的对偶形式 由于李航⽼师书上的感知机的对偶形式有点问题,这⾥先对其进⾏⼀下改进 最后...
李航老师编写的《统计学习方法》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近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。叙述从具体问题或实例入手,由浅入深,阐明思路,给出必要的数学推导,便于读者掌握统计学习方法的实质,学会...
李航统计学习方法(第二版)(六):k 近邻算法实现(kd树(kd tree)方法),1.kd树简介构造kd树的方法如下:构造根结点,使根结点对应于k维空间中包含所有实例点的超矩形区域;通过下面的递归方法,不断地对k维空间进行切分,生成子结点。在超矩形区域(结点)上选择一个坐标轴和
李航统计学习方法(第二版)(二):感知机模型介绍 1 简介 感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和一1二值。感知机对应于输入空间(特征空间)中将实例划 分为正负两类的分离超平面,属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面,为此...