机器学习 周志华：《机器学习》 李航：《统计学习方法》 图灵程序设计丛书：《机器学习实战》 机械工业出版社：《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow 》 前两本书，在我们实验室基本人手一本，可见其真的很好。这两本我都读过，周老师讲的浅显易懂，推荐初学者读。李航老师是从统计学 ...
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2019-06-09 13:03:24
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个人觉得github上的中文版翻译的不错，有700多页，深度学习入门经典书籍，前几章的数学基础介绍的相当不错。第一部分基本就是统计学习最基础的线性代数，概率论等，第4章值得一读，讲了些数值分析里常涉及的几个概念(Poor Conditioning, Optimization method)。第5章介 ...
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2019-06-04 19:23:04
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1. PCA和LDA 百面机器学习，统计学习方法（第二版）， "李政轩Linear Discriminant Analysis" 2. SVM 林轩田机器学习技法，统计学习方法（第二版） 3. Kernel Trick "李政轩" 4. Adaboost 林轩田机器学习技法，统计学习方法（第二版） ...
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2019-05-14 13:31:02
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k近邻法：为新的输入在数据集中找到与该实例距离最短的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，则把该实例归入到该类中（“多数表决”规则） 算法实现 参考文献： 1. 《统计学习方法》李航 2. 知乎：一文搞懂k近邻算法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25994179 http ...
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2019-04-19 16:04:53
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" " " " 很好理解，就是将一些基本的性能一般的弱分类器组合起来，来构成一个性能较好的强分类器；这其中如果数据一样的话那不是每次训练出的分类器就都一样了嘛，所以在每次训练后要根据训练结果来改变数据的权重；还有一个关键点是通过什么方法来组合这些弱分类器． " " " " " " " " 由8.2可 ...
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2019-04-06 17:12:28
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" " " " 介绍了分布函数和概率密度，函数特点． " " " " " " 这里的逻辑斯谛回归模型就是为了将实数范围映射到(0,1)范围上．即将线性函数外套上sigmoid函数． https://blog.csdn.net/hfutxiaoguozhi/article/details/788439 ...
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2019-03-08 16:38:05
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EM算法与高斯混合模型 前言 EM算法是一种用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计的迭代算法。如果给定的概率模型的变量都是可观测变量，那么给定观测数据后，就可以根据极大似然估计来求出模型的参数，比如我们假设抛硬币的正面朝上的概率为p（相当于我们假设了概率模型），然后根据n次抛硬币的结果就可以估计 ...
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2019-03-05 21:29:26
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统计学习的基本概念（复习篇） 总体（population）：根据研究目的确定的同类对象的全体（集合） 样本（sample）：从总体中随机抽取的部分具有代表性的研究对象。 参数（Parameter）：反映总体特征的统计指标，如总体均数、标准差等，是固定的常量。 统计量（statistic）：反映样本特 ...
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2019-02-02 13:03:45
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在看完所有的可汗统计学视频后，我结合了前几次Datawhale的同志们的精华进行重新再一次学习，记录一下其中的一些重要知识 统计学习基本方法 统计学习（statistical learning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习（ ...
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2019-01-29 22:04:30
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1. 感知器的介绍 2.感知器的算法 3.感知器的更新规则 4.感知器的收敛性 5.感知器的局限性 1. 感知器的介绍 首先 2. 感知器的算法 3. 感知器的更新规则 4. 感知器的收敛性 5. 感知器的局限性 ...
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2019-01-27 16:47:24
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