作者:桂. 时间:2017-04-16  11:53:22 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6718503.html 前言 今天开始学习李航的<统计学习方法>,考虑到之前看<自适应滤波>,写的过于琐碎,拓展也略显啰嗦,这次的学习笔记只记录书籍有关的内容.前段时间朋友送了一本<机器学习实战>,想着借此增加点文中算法的代码实现,以加深对内容的理解.本文梳理书本第二章:感知机(Perceptron). 1)原理介绍 2)代码实现

第一章 统计学习方法概述 1.1 统计学习 统计学习(statistical learning)是关于计算机基于数据概率模型并运用模型进行预测和分析的学科.统计学习也称为统计机器学习,现在人们提及的机器学习一般都是指统计机器学习. 统计学习的对象是数据(data),关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性(前提):比如可以用随机变量描述数据中的特征,用概率分布描述数据的统计规律等. 统计学习的目的:对现有的数据进行分析,构建概率统计模型,分析和预测未知新数据,同时也需要考虑模型的复杂度以

在机器学习-李航-统计学习方法学习笔记之感知机(1)中我们已经知道感知机的建模和其几何意义.相关推导也做了明确的推导.有了数学建模.我们要对模型进行计算. 感知机学习的目的是求的是一个能将正实例和负实例完全分开的分离超平面.也就是去求感知机模型中的参数w和b.学习策略也就是求解途径就是定义个经验损失函数,并将损失函数极小化.我们这儿采用的学习策略是求所有误分类点到超平面S的总距离.假设超平面s的误分类点集合为M,那么所有误分类点到超平面S的总距离为 显然损失函数L(w,b)是非负的,如果没有误分

感知机 前言 最近学习了c++,俗话说'光说不练假把式',所以决定用c++将<统计学习方法>里面的经典模型全部实现一下,代码在这里,请大家多多指教. 感知机虽然简单,但是他可以为学习其他模型提供基础,现在先简单回顾一下基础知识. 感知机模型 上图就是简单的感知机模型,其中\(f\) 我们一般取符号函数 \[sign(x)=\begin{cases} -1,\quad x<0 \\\\ +1,\quad x\geq0 \end{cases} \] 所以感知机的数学形式就是 \[y=sign

统计学习方法与Python实现(二)——k近邻法 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 k近邻法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定.分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决的方式进行预测.k近邻法不具有显式的学习过程,而实际上是利用训练数据集对特征空间进行划分,并作为其分类的模型.k近邻法的三个基本要素是 k值的选择.距离度量和分类决策规则. k近邻法的模型是将特征空间划分成一些称为单元的子空间,并且

1.统计学习 统计学习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,也称统计机器学习.统计学习是数据驱动的学科.统计学习是一门概率论.统计学.信息论.计算理论.最优化理论及计算机科学等多个领域的交叉学科. 统计学习的对象是数据,它从数据出发,提取数据的特征,抽象出数据的模型,发现数据中的知识,又回到对数据的分析与预测中去.统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性,这是统计学习的前提. 统计学习的目的就是考虑学习什么样的模型和如何学习模型. 统计学习

统计学习 统计学习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(statical machine learning). 统计学习的方法是基于数据构建统计模型从而对数据进行预测和分析.统计学习由监督学习.非监督学习.半监督学习和强化学习等组成. 统计学习方法包括假设空间.模型选择的准则.模型学习的算法,这些统称为统计学习方法的三要素:模型(Model).策略(Strategy).算法(Algorithm). 实现统计学习方法的步骤如下:

书籍ISBN:978-7-302-27595-4 第3章 k近邻法 P37 3.1节 k近邻算法 k近邻算法简单.直观: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,就把该输入实例分为这个类.算法描述如下: 输入:训练数据集 其中xi是n维实数空间上的实例特征向量.yi∈{c1, c2,..., ck}为实例的类别,i = 1, 2,..., N:新输入的实例特征向量x. 输出:实例x所属的类y. (1)根据给定的距离度量,在训练集T

统计学习方法(一)——统计学习方法概论 统计学习方法(二)——感知机 统计学习方法(三)——K近邻法 统计学习方法(四)——朴素贝叶斯法 统计学习方法(五)——决策树