学习资料：《统计学习方法 第二版》、《机器学习实战》、吴恩达机器学习课程 一. 感知机Proceptron 1. 感知机是根据输入实例的特征向量$x$对其进行二类分类的线性分类模型：$f(x)=\operatorname{sign}(w \cdot x+b)$，感知机模型对应于输入空间（特征空间）中 ...
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2020-04-10 19:43:53
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k NN k NN 是一种基本分类和回归方法。对新实例进行分类时，通过已经训练的数据求出 k 个最近实例，通过多数表决进行分类。故 k 邻近算法具有不显式的学习过程。 三个基本要素：k 值选择，距离度量，分类决策规则。 1. k 近邻算法 原理：给定一个训练集，对于新输入的实例，在训练集中找到与其相 ...
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2020-03-28 10:33:21
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一、引入 最开始知道生成模型和判别模型，是在李航的统计学习方法里，当时的理解是：生成模型，就是同时考虑了X和Y的随机性，也就是说二者都是随机变量；判别模型，就是只考虑了Y的随机性，而X并不是个随机变量，即使X存在于条件中，但是并没有p(x)这种说法。当时同时也知道了，朴素贝叶斯和隐马尔可夫都是生成模 ...
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2020-03-27 00:47:38
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简介 统计学习，或者说机器学习的方法主要由监督学习、无监督学习和强化学习组成（它们是并列的，都属于统计学习方法）。 统计学习方法要素 1、假设数据独立同分布。（同数据源的不同样本之间相互独立） 2*、假设要学习的模型属于某个函数的集合，称为假设空间。（你确定了这个函数的样式，就是假设空间，但是函数里 ...
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2020-03-18 20:20:51
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专业书籍 1. 《人工智能 马少平》188 / 322 2. 《深度学习入门之Pytorch》110 / 221 3. 《剑指offer》114 / 334 4. 《统计学习方法》 非专业书籍 1. 《活着》完 2. 《许三观卖血记》完 3. 《步履不停》完 4. 《庆余年》完 5. 《魔女霓裳》完 ...
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2020-02-02 23:48:56
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1.统计学习 统计学习的对象：（1）data ： 计算机及互联网上的各种数字、文字、图像、视频、音频数据以及它们的组合。（2）数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性。统计学习的目的：用于对数据（特别是未知数据） 进行预测和分析。统计学习的方法：（1）分类： 监督学习无监督学习半监督学习强化学习 ...
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2020-01-25 19:28:51
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朴素贝叶斯法，就是使用贝叶斯公式的学习方法，朴素就是它假设输入变量（向量）的各个分量之间是相互独立的。所以对于分量之间不独立的分布，如果使用它学习和预测效果就不会很好。 简化策略 它是目标是通过训练数据集学习联合概率分布$P(X, Y)$用来预测。书上说，具体是先学习到先验概率分布以及条件概率分布， ...
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2020-01-25 15:31:35
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1.1 统计学习 统计学习是关于计算机基于数据构建概率模型并用模型对数据进行分析与预测的一门学科。统计学习也成为统计机器学习。 （1）统计学的主要特点： 1、统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络之上的 2、统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的科学。 3、统计学习的目的是对数据进行预测 ...
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2020-01-11 13:18:41
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同在自学cs229。我是看完ng在coursera上的机器学习视频来的。一楼的老兄说的没错，听课之前最好还是先浏览一下材料，然后不懂的地方去结合李航的《统计学习方法》上面找答案。实战的话，《机器学习实战》对初学者很友好。Ng讲完哪个算法，去《统计》上巩固一下，然后找到《实战》上对应的章节用pytho ...
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2019-12-24 15:39:04
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统计学习方法与Python实现（三）——朴素贝叶斯法 iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1、定义 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 对于给定的训练数据集，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。然后基于此模 ...
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2019-12-15 18:53:20
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