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全部文章 / 读书笔记（共16篇）

《统计学习方法》读书笔记（6）逻辑斯谛回归与最大熵模型

6.1逻辑斯谛回归模型定义：设X是连续随机变量，X服从逻辑斯蒂回归分布是指X具有下列分布函数和密度函数：式中，式中，为位置参数，为形状参数。密度函数分布函数二项逻辑斯蒂回归模型定义：二项逻辑斯蒂回归模型是如下的条件概率分布：设：似然函数为：对数似然函数...

2019-09-26

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《统计学习方法》读书笔记 (5)决策树

决策树，顾名思义，即以建树的形式来做决策。优点：模型具有可读性，分类速度快。缺点：容易过拟合，数据中的小变化会影响结果，不稳定，每一个节点的选择都是贪婪算法，不能保证全局最优解。步骤：特征选择，决策树的生成，决策树的修减。主要算法：ID3，C4.5，CART算法。 5.1决策树模型与学习定义：分类...

2019-09-20

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《统计学习方法》读书笔记 (4) 朴素贝叶斯法

朴素贝叶斯法朴素贝叶斯法是基与贝叶斯定理与特征条件独立据假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入／输出的联合概率分布，然后基与此模型，对于给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y. 朴素贝叶斯法的学习与分类网上的一个例子特别好参考https://blog...

朴素贝叶斯

2019-09-02

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《统计学习方法》读书笔记 (3) k近邻法

k近邻法输入：训练数据集其中，为实例的特征向量，为实例的类别，,实例特征向量;输出：实例所属的类 k近邻模型模型近邻模型中，当训练集，距离度量（如欧氏距离），值及分类决策规则，（如多数表决）确定后，对于任何一个新的输入实例，它所属的类唯一确定。距离度量特征空间中两个实例点的距离是两个实例...

2019-08-25

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《统计学习方法》读书笔记 (2) 感知机

感知机感知机对应于输入空间（特征空间）中，将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。 2.1 感知机模型定义：假设输入空间（特征空间）是 ,输出空间是，输入表示实例的特征向量，对应于输入空间（特征空间）的点，输出表示实例的类别。由输入空间到输出空间的如下函数:称为感知机。其中,...

感知机

2019-08-20

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《统计学习方法》读书笔记 (1) 统计学习概论

1.1统计学习统计学习的方法是基与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。统计学习方法的三要素：模型，策略，算法。 1.2 监督学习监督学习：学习一个模型，是模型能够对于任意给定的输入，对其相应的输出作出良好的预测。输入空间和输出空间...

2019-08-16

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