GitHub的markdown公式支持一般,推荐使用Chrome插件TeX All the Things来渲染TeX公式,,本地Markdown编辑器推荐Typora,注意Ctrl+, 打开Preferences,Syntax Support部分勾选inline Math。Ubuntu和Windows都正常。 math_markdown.pdf为math_markdown.md的导出版本, 方便查看使用, markdown版本为最新版本,基本覆盖了书中用到的...
第一版内容见Release first_edition [TOC] 工具包 为方便学习,整理一些工具说明。 GitHub的markdown公式支持一般,推荐使用Chrome插件TeX All the Things来渲染TeX公式,,本地Markdown编辑器推荐Typora,注意Ctrl+, 打开Preferences,Syntax Support部分勾选inline Math。Ubuntu和Windows都正常。 math_markdown.pdf为math_mar...
第13章 无监督学习概论 第14章 聚类方法 第15章 奇异值分解 第16章 主成分分析 第17章 潜在语义分析 第18章 概率潜在语义分析 第19章 马尔可夫链蒙特卡洛法 第20章 潜在狄利克雷分配 第21章 PageRank算法 第22章 无监督学习方法总结 第二个资源的地址: https://github.com/AIDajiangtang/Statistical-Learn...
第19章 马尔可夫链蒙特卡罗法 蒙特卡罗法是通过基于概率模型的抽样进行数值近似计算的方法,蒙特卡罗法可以用于概率分布的抽样、概率分布数学期望的估计、定积分的近似计算。 随机抽样是蒙特卡罗法的一种应用,有直接抽样法、接受拒绝抽样法等。接受拒绝法的基本想法是,找一个容易抽样的建议分布,其密度函数的数倍大于等于想...
反之,如果选择最小值 g(t)1 ,即结点1进行剪枝,则其余结点不剪的误差要小于剪枝后的误差,不剪枝为好,且整体的误差最小。从而以最小 g(t) 剪枝获得的子树是该 α 值下的最优子树。 参考代码:github.com/wzyonggege/s 本文代码更新地址:github.com/fengdu78/lih 习题解答:github.com/datawhalechi...
1.https://github.com/fengdu78/lihang-code (标星:10.2k+) 这个仓库由黄海广博士整理,第一版的监督学习方法已经整理完毕(更新完十二章),仓库的主要内容以Jupyter Notebook格式展现,同时介绍书上的主要算法及公式推导。 2.https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm (标星:4.2k+) ...
李航老师的《统计学习方法》第二版的代码实现更新完毕,本文提供下载。 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...
《深度学习:基于Keras的Python实践》PDF和代码特征提取与图像处理(第二版).pdf python就业班学习视频,从入门到实战项目2019最新《PyTorch自然语言处理》英、中文版PDF+源码 《21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF+附书代码 《深度学习之pytorch》pdf+附书源码 ...
代码复现,网上有很多资源,Github上大佬都写得挺详细的,可以找个喜欢风格的去学习,代码能力个人以为还是最重要的,理论都是打基础,没有人是手算一大堆数据的吧。 3. 坚持 机器学习的入门对于小白而言并不是一蹴而就的事情,最大的心得就是坚持,因为过程的确比较枯燥。
Github: https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/0.math (数学基础专辑)可以在线阅读,也可以下载(pdf、word、markdown文件),可以直接在“机器学习初学者”公众号回复“math”即可获取下载地址。 二、机器学习经典算法...