《统计学习方法》：统计学习 机器学习 统计机器学习
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 learning). 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 ...
原文：资源下载 | 深度学习、机器学习、机器学习实战、统计学习方法、高等数学、线性代数
扫码关注公众号，在公众号主页回复相应序号可下载资料。 回复： 统计学习方法 李航 统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机 k近邻法 朴素贝叶斯法 决策树 逻辑斯谛回归与最大熵模型 支持向量机 提升方法 em算法 隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第 章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅 ...
2019-11-20 21:43 1 287 推荐指数：
相关推荐
机器学习数学基础-线性代数
的，这主要是因为机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学 ...
机器学习之线性代数
说明 题目是优达学城机器学习入门线性代数作业。下面是我的实现。 工具为jupyter notebook，不用该工具请自行导入相关依赖。 完整内容已上传到github：https://github.com/zingp/data-analysis/blob/master ...
机器学习丨《机器学习》、《统计学习方法》思维导图
学习资源 公开课 入门 机器学习 - 吴恩达 进阶 CS229 - 吴恩达 DS-GA 1003 机器学习基石 - 林轩田 机器学习技法 - 林轩田 ...
统计学习方法笔记——一、统计学习（机器学习）基础知识（上）
1.1 统计学习 统计学习也称统计机器学习 主要特点： 以计算机及网络为平台，建立在计算机及网络之上 以数据为研究对象，是数据驱动的学科 统计学习的目的是对数据进行预测和分析 统计学习以方法为中心，统计学习方法构建模型并应用模型进行预测和分析 统计学习是概率论、统计学 ...
线性代数和概率论——机器学习基础
目录 一、线性代数 常见概念 标量（scalar） 向量（vector） 矩阵（matrix） 张量（tensor） 范数（norm） 内积（inner product ...
【转】机器学习中的线性代数之矩阵求导
今天推导公式，发现居然有对矩阵的求导，狂汗--完全不会。不过还好网上有人总结了。吼吼，赶紧搬过来收藏备份。 基本公式：Y = A * X --> DY/DX = A'Y = X * A --& ...