原文:李航-统计学习方法-第一章习题答案

第一章 . 说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。 答: 统计学习方法的三要素是模型 策略 算法。 模型 策略 算法 极大似然估计 条件概率 经验风险最小化 求解析解 贝叶斯估计 条件概率 结构风险最小化 求数值解 伯努利模型是定义在取值为 和 的随机变量上的概率分布。 极大似然估计: 似然函数的对数: 其中,n为实验次数,k为n次实验中结果为 的次数,Yi表示第i次实 ...

2019-07-11 21:19 0 1498 推荐指数:

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统计学习方法 ---第1 统计学习方法概论

第一章 统计学习方法概论 统计学习的主要特点是: (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,是数据驱动的学科; (3)统 ...

Sun Jul 26 18:26:00 CST 2015 0 2166
统计学习方法 ---第12 统计学习方法总结

第12 统计学习方法总结 1 适用问题 分类问题是从实例的特征向量到类标记的预测问题; 标注问题 是从观测序列到标记序列(或状态序列)的预测问题。可以认为分类问题是标注 问题的特殊情况。 分类问题中可能的预测结果是二类或多类; 而标注问题 ...

Sat Aug 29 04:22:00 CST 2015 0 2455
-统计学习方法-笔记-8:提升方法

提升方法 简述:提升方法(boosting)是一种常用的统计学习方法,应用广泛且有效。在分类问题中,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能。 本章 (1)介绍boosting方法的思路和代表性的boosting算法AdaBoost (2)通过训练 ...

Wed Jun 05 23:54:00 CST 2019 0 678
统计学习方法 ---第7 支持向量机

第7 支持向量机 支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器;支持向量机还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划 ...

Sat Aug 29 01:42:00 CST 2015 0 4376
统计学习方法 ---第11 条件随机场

第11 条件随机场 条件随机场(conditional random field, CRF)是给定一组输入随机变量条件下 另一组输出随机变量的条件概率分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔 可夫随机场。条件随机场可以用于不同的预测问题,本章 主要讲述线性链(linear ...

Sat Aug 29 04:21:00 CST 2015 0 2858
统计学习方法)》讲义 第07 支持向量机

支持向量机(supportvectormachines,SVM) 是一种二类分类模型.它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机; 支持向量机还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器.支持向量机的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次 ...

Sat Oct 14 05:23:00 CST 2017 0 2068
-统计学习方法-笔记-3:KNN

KNN算法 基本模型:给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例。这k个实例的多数属于某个类,就把输入实例分为这个类。 KNN没有显式的学习过程。 KNN使用的模型实际上对应于特征空间的划分。特征空间中,对每个训练实例点\(x_i\),距离该点比其它点更近 ...

Wed Jun 05 23:11:00 CST 2019 0 535
统计学习方法)》讲义 第08 提升方法

提升(boosting) 方法是一种常用的统计学习方法,应用广泛且有效.在分类问题中,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能.本章首先介绍提升方法的思路和代表性的提升算法AdaBoost; 然后通过训练误差分析探讨AdaBoost ...

Mon Oct 30 05:15:00 CST 2017 0 1198
 
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