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(共185篇)
《统计学习方法》读书笔记 (7) 支持向量机
线性可分支持向量机定义:给定线性可分训练数据集,通过间隔最大化或等价地求解相应的凸二次规划问题学习得到的分离超平面为: 以及相应的分类决策函数: 称为线性可分支持向量机。SVM的分类决策函数和感知机决策函数形式很类似,但是求得的超平面不一样。 函数间隔定义:对于给定的训练数据集T和超平面,定...
2019-10-12
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《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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题解 | 算法竞赛进阶指南 Cutting Game
链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/1029/A来源:牛客网 题目描述 Urej loves to play various types of dull games. He usually asks other people to play with him...
SG函数
2019-08-16
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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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HDU6659Acesrc and Good Numbers
题意求最大的,满足出现了n次从网上找了个板子,是求中出现的次数,这里叫它 复杂度因为我们要找最大的 我们先算一下如果自然x就是我们想要的结果 如果我们就可以直接把赋值成因为他们之间的数肯定是大于我们想要的结果的 如果我们假设x是一个位数,并且他的所有位数都是在这样的情况下我们只需要重新让...
2019-08-15
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CF1200E Compress Words KMPHash
https://codeforces.com/problemset/problem/1200/E 这个题就是求字符串拼接后的字符串,中间重复的不要 Hash或者KMP解决就是匹配新出现的串与原来串的(长度与新出现串相等的)后缀的匹配KMP做法 #include <bits/stdc++.h&g...
KMP
2019-08-13
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