《统计学习方法（第2版）》是2019年清华大学出版社出版的图书，作者是李航。内容简介 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...
不喜欢看书的赶紧收藏!李航《统计学习方法》十章全讲!手推公式+逐行代码解读带你啃透整本书!共计58条视频,包括:1. 第一章第1节—矩阵和向量空间、2. 第一章第2节—概率基础、3. 第一章第3节—随机变量及其分布等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
统计学习总的目标就是考虑学习什么样的模型和如何学习模型,以使模型能对数据进行准确的预测与分析,同时也要考虑尽可能地提高学习效率。 4.统计学习的方法 统计学习的方法是基于数据构建统计模型从而对数据进行预测与分析。 统计学习由监督学习(supervised learning)、非监督学习(unsupervised learning)、半监督学习(semi-s...
非线性分类问题,用线性分类方法求解非线性分类问题分为两步:首先使用一个变换将原空间的数据映射到新空间,然后在新空间里用线性分类学习方法从训练数据中学习分类模型。 核函数:设 X 是输入空间(欧式空间的子集或离散集合),H 为特征空间(希尔伯特空间),一般是高维甚至...
当年疫情期间自学了李航的《统计学习方法(第二版)》全书,当时还没有Chatgpt,但是 AI 也非常火,所以想着学习一下浪潮之巅。开始几章没有把做的课后题写成博客,但是进行了很好的系统化知识梳理。最近不定期更…
【精品课程】北大教授李航:全面解析统计学习方法(含Python实现)——机器学习/深度学习/人工智能共计10条视频,包括:1.第一章第1节、2. 第一章第2节—概率基础、3. 第一章第3节—随机变量及其分布等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
李航博士告诉机器之心,《统计学习方法》第二版新加了无监督学习方面的内容,并对第一版的监督学习方法做了一些修改。总体而言,第二版可以分为监督学习和无监督学习两篇。从这两大块出发,基本上传统机器学习的主要概念就能一步步掌握了。 具体而言,第一篇介绍了感知机、朴素贝叶斯法、决策树、支持向量机、提升方法、...
最近,《统计学习方法》第二版正式发布,通过 6 年时间的努力,在第一版的基础上又增加了无监督学习的主要算法与模型。 李航博士告诉机器之心,《统计学习方法》第二版新加了无监督学习方面的内容,并对第一版的监督学习方法做了一些修改。总体而言,第二版可以分为监督学习和无监督学习两篇。从这两大块出发,基本上...
(一)统计学习三要素:模型、策略、算法 (二)统计学习: 1.定义:基于数据建立概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的学科。 2.学习:如果一个系统通过执行某个过程不断改善系统的性能,这个过程就是学习。(目前人们指的机器学习大多数是指统计机器学习) ...
一、有监督学习 1.概念: 目的在于从训练集中学习一个输入到输出的映射模型,再利用模型对未知数据进行预测。 由于训练集是人工给出的,所以叫有监督学习。 2.假设空间 假设空间指的是 输入到输出的所有映射模型的集合。机器学习的目的在于在假设空间中选取最优的模型。 3.