要学习和应用李航统计学方法,首先需要认真阅读《统计学习方法》一书,掌握书中介绍的各种统计学习算法的基本原理和应用场景。其次,可以结合书中的习题和参考文献进行进一步的学习和研究,加深对算法的理解和掌握。此外,还可以利用与李航《统计学习方法》配套的学习资源,如学习笔记、课后答案、PP...
1. 统计学方法 定义: 基于数据创建统计模型从而对数据进行预测和分析。统计学习主要由: 监督学习 非监督学习 半监督学习 强化学习 组成。 2. 监督学习定义: 给定的,有限的,用于学习的训练数据(training data)集合出发。 假设数据是在独立同分布的条件下产生的 假设要学习的模型属于某个函数的集合,称为假设空间(hy...
【公开课】清华教授,华为实验室主任李航统计学习方法全集:手推公式+算法实例+Python实现 :(机器学习)人工智能_AI_统计学_AI数学 账号已注销 1. 1. 第一章第1节—矩阵和向量空间(公众号 2. 2. 第一章第2节—概率基础 3. 3. 第一章第3节—随机变量及其分布 4. 4. 第一章第4节—多维随机变量及其分布...
该项目截止到目前已经有了10.6k的star，对于想通过李航博士《统计学方法》作为入门教材的人来说，可谓是...
在李航统计学方法中,常用的半监督学习算法有半监督支持向量机、拉普拉斯正则化等。 1.半监督支持向量机 半监督支持向量机算法通过利用未标记样本来扩展训练集,并且使用核函数将数据映射到高维空间中进行分类。 2.拉普拉斯正则化 拉普拉斯正则化算法通过加入Laplace平滑项来利用未标记样本进行分类。它可以在保证分类准确率...
基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 10.1 首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布 10.2 然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出Y 注:后验概率:事情已经发生了,事情发生可能有很多原因,判断事情发生时由哪个 原因引起的概率。
李航是国内著名的机器学习专家，他的《统计学习方法》是机器学习领域的一部经典著作。李航老师的《统计学习方法》第一版于 2012年出版，讲述了统计机器学习方法，主要是一些常用的监督学习方法。第二版增加了一些常用的无监督学习方法，由此本书涵盖了传统统计机器学习方法的主要内容 该书系统介绍了统计学习...
4. 统计推断方法：包括参数估计（如极大似然估计、贝叶斯估计）、假设检验、置信区间估计等方法；5. 机器学习基础：包括监督学习（如线性回归、逻辑回归、支持向量机等）和无监督学习（如聚类、主成分分析等）的基本算法和理论。李航的《统计学方法》以简洁清晰的语言和严谨的数学推导，为初学者提供了一本较为全面的...
【李航】统计学习方法--2. 感知机(详细推导) 感知机原理 感知机是二分类的线性模型,其输入是实例的特征向量,输出的是实例的类别,分别是+1和-1,属于判别模型。 假设训练数据集是线性可分的,感知机学习的目标是求得一个能够将训练数据集正实例点和负实例点完全正确分开的分离超平面。如果是非线性可分的数据,则...
【李航】统计学习方法--9. EM算法及其推广(详细推导),目录9.1EM算法的引入9.1.1EM算法9.1.2EM\mathrm{EM}EM算法的导出9.1.3EM算法在无监督学习中的应用9.2EM算法的收敛性9.3EM算法在