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决策树之用信息增益选择最优特征
决策树之用信息增益选择最优特征 熵 熵的定义 熵 sh ng 热力学中表征物质状态的参量之一 用符号S表示 其物理意义是体系混乱程度的度量 在决策树中 信息增益是由熵构建而成 表示的是 随机变量的不确定性 不确定性越大 代表着熵越大 随机变
统计学习方法
决策树
机器学习
概率论
七步精通Python机器学习
书籍介绍 七步精通Python机器学习 推广有奖 加关注 串个门 加好友 发消息 0 关注 1 粉丝 初中生 19 还不是VIP 贵宾
统计学习方法
机器学习
统计学习方法学习笔记(一)————统计学习方法概论
1 统计学习 1 统计学习概念 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与分析的一门学科 统计学习也称为统计机器学习 statistical machine learn
统计学习方法
李航
统计学习
数据
监督学习
4 朴素贝叶斯法
文章目录 4 朴素贝叶斯法 4 1 朴素贝叶斯的学习与分类 4 1 1 基本方法 4 1 2 后验概率最大化的含义 4 2 朴素贝叶斯法的参数估计 4 2 1 极大似然估计 4 2 2 学习与分类算法 4 2 3 贝叶斯估计 4 3 代码
统计学习方法
机器学习
人工智能
《统计学习方法》学习笔记(一):概论
统计学习方法三要素 模型 策略和算法 策略是想要最优解 模型给定输入 训练 得到输出 算法处理信息的方法 模型选择 正则化 交叉验证与学习泛化的能力 正则化 防止过拟合 简单来说是限制在规则之内 减小误差的行为 规则化 给需要训练的目标函数
统计学习方法
学习
SVM算法笔记(2)
线性可分支持向量机与硬间隔最大化 1 线性可分支持向量机 一般地 训练数据线性可分 存在无穷个分离超平面可将两类数据正确分开 感知机利用误分类最小的策略 求得分离超平面 解有无穷多个 线性可分支持向量机利用间隔最大化求最优分离超平面 解唯一
机器学习算法
机器学习
统计学习方法
线性回归(Linear Regression)
引言 说到底 回归任务都是寻找特征与目标之间的关系 我们认为每一个特征或多或少 或积极或消极地对目标产生着影响 我们期望寻找数学表达式来表达出这种影响 一 回归模型 想象一下描述特征与目标之间最简单明了的关系是什么 当然是线性关系了 每个特
统计学习方法
线性回归
机器学习
算法
朴素贝叶斯分类器
贝叶斯分类器 优点 数据较少任然有效 可以处理多类别的问题 缺点 输入数据准备方式比价敏感 数据类型 标称型数据 朴素贝叶斯决策理论 假设有两类数据 A 和 B 假设有两类数据 A和B 假设有两类数据 A和B 平面直角坐标
统计学习方法
机器学习
算法
python
模型评估与模型选择
基本概念 训练误差与测试误差 统计学习的目的是使学到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力 不同的学习方法会给出不同的模型 当损失函数给定时 基于损失函数的模型的训练误差 training error 和模型的测试误差 te
统计学习方法
统计学习方法学习1.0
决策树 决策树是一种分类和回归方法 优点 模型可读性 分类速度快 过程 特征选择 决策树的生成 决策树的剪枝 损失函数 正则化的极大似然函数 特征选择 多个特征时 如何选择某个特征作为判断的依据 信息增益 熵定义 熵越大 随机变量的不确定性
自然语言处理
文本分类
统计学习方法
最大熵
李航-机器学习-感知机(perceptron)-原始形式
机器学习 感知机 perceptron 感知机模型 感知机模型 感知机学习策略 感知机算法实现 代码实现 运行程序可得 运行程序 感知机模型 感知机是一种线性的 二类分类模型 可以将空间划分为正类和负类 是一种判别模型 输入为具体的实例 输
机器学习
统计学习方法
李航
感知机
原始形式
统计学习方法——概述
统计学习方法之概述 1 统计学习的特点 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上的 2 统计学习以数据为研究对象 是数据驱动的学科 3 统计学习的目的是对数据进行预测与分析 4 统计学习以方法为中心 统计学习方法构建模型井应
统计学习方法
机器学习
人工智能
big data
第二章 感知机
感知机 perceptron 是二类分类的线性分类模型 它包括输入空间 输出空间 模型结构 参数空间和假设空间 感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面 为此导入基于误分类的损失函数 利用梯度下降法对损失函数进行极小化 求得感知
统计学习方法
机器学习
人工智能
深度学习
机器学习拓展知识(数学/统计/算法)
极大似然估计详解 矩阵求导 几种常见的优化算法
统计学习方法
数学
李航《统计学习方法》——第七章 支持向量机
由于网上资料很多 这里就不再对算法原理进行推导 仅给出博主用Python实现的代码 供大家参考 适用问题 二类分类 实验数据 二分类的数据 train binary csv SVM有三种模型 由简至繁为 当训练数据训练可分时 通过硬间隔最大
机器学习
李航
统计学习方法
支持向量机
PCA降维算法的介绍、多角度推导及python实现
一 算法原理及数学推导 在对于数据的处理上 特征维度过高经常是一个无法忽视的问题 但是单纯的降维压缩对于数据本身会使得数据信息遭到严重损失 不过以PCA为代表的线性降维算法对这方面有所保证 它的目标是通过某种线性投影 将高维的数据映射到低维
机器学习
统计学习方法
python
算法
线性代数
统计学习方法 第七章习题答案
习题7 1 题目 比较感知机的对偶形式与线性可分支持向量机的对偶形式 解答 感知机 原始形式 min w b
统计学习方法
统计学习方法 例7.1 超详细求解过程
例7 1 已知一个如图所示的训练数据集 其正例点是 x 1 3 3
机器学习
SVM
统计学习方法
统计学习方法笔记(二)感知机
感知机于1957年由Rosenblatt提出 是一种线性分类模型 属于判别模型 直接学习判别函数 是神经网络和支持向量机的基础 对于感知机的学习推导首先要知道他的模型是什么 然后是学习策略 损失函数 最后是学习算法 1 感知机的模型 假设空
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统计学习方法