条件概率求解方式1、高斯朴素贝叶斯 2、伯努利朴素贝叶斯 3、多项式朴素贝叶斯 多项式朴素贝叶斯案例理解 未做平滑系数求解: 做平滑系数求解: 三、贝叶斯网络1、贝叶斯网络概率计算 最简单的一个贝叶...算法执行步骤 (3)EM算法、极大似然估计、贝叶斯估计 5、GMM 高斯混合模型(1) 混合高斯模型的概率密度(2)GMM更新的...
习题3.2 题目:利用例题3.2构造的kd树求点 x = ( 3 , 4.5 ) T 的最近邻点。 习题3.3 题目:参照算法3.3,写出输出为x的k近邻的算法。 该章代码实现可参考我的另外两篇: 李航《统计学习方法》第2版 第3章 编程实... 查看原文 第3章 k近邻法(KNearestNeighbors)课后习题参考解答 ...
李航《统计学习方法》习题全解_调整版.pdf 8.5M· 百度网盘 220701更新:从靶子版升级到了调整版 已知的问题: 有些解答未必正确,传上来的想法是给大家一个批判的靶子,欢迎大家的指正。 欢迎大家的批评指正,我会随后进行版本的更新。 19.5 证明可逆马尔可夫链一定是不可约的:理解有误。 19.6 从MH导出单分量MH:...
李航 统计学习方法第十章 HMM 答案 10.1题 结果: 10.2题 MATLAB 代码下 结果: 10.3题(先算10.2的情况) 隐状态的序列如上 简单 修改代码为O=[1,2,1,2]就可以得到10.1的隐藏序列答案 自己写代码算的 供参考,如果有错谢谢大家指正,我也是搜不到答案才这样的......
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 最后学习到的感知机的参数是: N ∑ (1) w = i=1 αiyixi N ∑ (2) b = i...
统计学习方法,李航.doc统计学习方法,李航机器学习李航李航统计学习课后答案李航统计学习方法勘误统计学习方法pdf篇一:从统计学角度看待机器学习从统计学角度看待机器学习?统计学***览李航的《统计学习方法》绝对是干货十足的书,可惜实在是太干了,字字珠玑,几乎每段话都能当作笔记进行整理。读起来仿佛在吃加强版的压缩...
李航《统计学习⽅法》——第五章决策树及Python实现(附习题答案) ⽂章⽬录 先感叹⼀下,C++⽔平真的差啊~~~⼈⽣苦短,我⽤Python 决策树是⼀种基本的分类与回归模型,呈树形结构。可以看作if-then的处理结构,也可以看作条件概率 分布,对特征空间进⾏划分,在⼦特征空间进⾏类别判断,⼤于阈...
16.1对以下样本数据进行主成分分析:X=[233457245568]X = \left[\begin{array}{llllll}2 & 3 & 3 ...
李航 统计学习方法 课后习题答案 第一章 https://blog.csdn.net/familyshizhouna/article/details/70160782 <https://blog.csdn.net/familyshizhouna/article/details/70160782> 第二章 2.1-2.2 https://blog.csdn.net/cracker180/article/details/78778305...
李航-统计学习方法-第一章习题答案 第一章 1.1 说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。 答: 统计学习方法的三要素是模型、策略、算法。 伯努利模型是定义在取值为0和1的随机变量上的概率分布。 极大似然估计: 似然函数的对数:...