在機器學習-李航-統計學習方法學習筆記之感知機(1)中我們已經知道感知機的建模和其幾何意義。相關推導也做了明確的推導。有了數學建模。我們要對模型進行計算。 感知機學習的目的是求的是一個能將正實例和負實例完全分開的分離超平面。也就是去求感知機模型中的參數w和b.學習 ...
借着AI的火熱,社會上太多比賽都是AI的。。。。。。。華為的一年一屆和leetcode的周賽火熱程度沒法和這個相比。本着了解的態度我看了吳恩達的網課,網易雲課堂的deeplearning 確實吧,深入淺出,后來不久,同學推薦了李航這本統計機器學習 這種在前言就在不停堆砌專業術語的爛書,呵呵呵 ,要不說你這對機器學習理解的和andrewNg這位頂級人物還是差很遠哪 關聯性很高的詞語,在后面出現定義 ...
2017-10-07 22:31 3 5149 推薦指數:
在機器學習-李航-統計學習方法學習筆記之感知機(1)中我們已經知道感知機的建模和其幾何意義。相關推導也做了明確的推導。有了數學建模。我們要對模型進行計算。 感知機學習的目的是求的是一個能將正實例和負實例完全分開的分離超平面。也就是去求感知機模型中的參數w和b.學習 ...
李航博士,華為技術有限公司 諾亞方舟實驗室 首席科學家 算算時間,從開始到現在,做機器學習算法也將近八個月了。雖然還沒有達到融會貫通的地步,但至少在熟悉了算法的流程后,我在算法的選擇和創造能力上有了不 小的提升。實話說,機器學習很難,非常難, 要做到完全了解算法 ...
感知機應該是機器學習里面最簡單的模型了。讀一遍文章也能理解作者想表達的意思。因為以前像梯度下降,多項式擬合,神經網絡都在Andrew Ng的公開課上看過了。但是真正關於書中的公式卻不怎么理解。一些簡單的作者也沒有推導。畢竟這是機器學習,不是微積分,或者線性代數,或者概率論 ...
KNN算法 基本模型:給定一個訓練數據集,對新的輸入實例,在訓練數據集中找到與該實例最鄰近的k個實例。這k個實例的多數屬於某個類,就把輸入實例分為這個類。 KNN沒有顯式的學習過程。 KNN使用的模型實際上對應於特征空間的划分。特征空間中,對每個訓練實例點\(x_i\),距離該點比其它點更近 ...
提升方法 簡述:提升方法(boosting)是一種常用的統計學習方法,應用廣泛且有效。在分類問題中,它通過改變訓練樣本的權重,學習多個分類器,並將這些分類器進行線性組合,提高分類的性能。 本章 (1)介紹boosting方法的思路和代表性的boosting算法AdaBoost (2)通過訓練 ...
課程主頁是:http://bigeye.au.tsinghua.edu.cn/DragonStar2012/index.html 大家可以在上面看到課程的介紹,教師的信息,現在也可以下載到課件了。 今年的《機器學習》課程有一些變化。 首先,與之前純粹來自美國著名大學的教師 ...
寫在前面 本系列筆記主要記錄《統計學習方法》中7種常用的機器學習分類算法,包括感知機,KNN,朴素貝葉斯,決策樹,邏輯斯諦回歸與最大熵模型,SVM,boosting。 課本還涉及到3種算法是關於概率模型估計和標注問題的,暫未列入學習計划,所以筆記中沒有涉及,包括EM算法,隱馬爾可夫模型,條件 ...
轉自:https://github.com/SmirkCao/Lihang 最近又撿起了李航老師的《統計學習方法》開始啃,之前因為干貨太多一看就困索性放棄(捂臉~),突然在知乎上看到有大神的總結,希望大神能帶我飛哈哈。 [TOC] GitHub的markdown公式支持一般, 推薦使用 ...