CH01 统计学方法概论前言章节目录统计学习监督学习基本概念问题的形式化统计学习三要素模型策略算法模型评估与模型选择训练误差与测试误差过拟合与模型选择正则化与交叉验证正则化交叉验证泛化能力泛化误差泛化误差上界生成模型与判别模型分类问题标注问题回归问题导读直接看目录结构，会感觉有点乱，就层级结构来讲感觉并不整齐。可以看本章概要部分，摘录几点，希望对本章内容编排的理解有帮助：1. 统计学习三要素对理解
# 机器学习方法 李航 PDF 简介
## 一、引言
随着人工智能的发展，机器学习作为一种重要的技术手段，受到越来越多的关注。而李航的《统计学习方法》（PDF版）是一本经典的机器学习教材，被广泛应用于教学和实践中。本文将介绍该书的主要内容，并结合代码示例进行解释，帮助读者更好地理解机器学习方法。
## 二、主要内容
《统计学习方法》一书介绍了统计学习的基本概念、方法和应用。其中包括监督学习
# 李航 前馈神经网络模型
## 引言
前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是一种受到生物神经网络启发而设计的人工神经网络模型。它是一种最常见的神经网络模型，也是深度学习的基础。本文将介绍前馈神经网络模型的基本原理和代码示例。
## 前馈神经网络模型
前馈神经网络模型是一种有向无环图（Directed Acyclic Graph）模型，它由输入层、隐藏层和输
原创
2023-09-27 17:04:51
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文章目录统计学习方法概论监督学习知识点统计学习方法概论统计学习方法三要素：模型、策略和算法统计学习的目的：统计学习用于对数据进行预测与分析，特别是对未知算机的某些性能得到所数据进行预测与分析.对数据的预测可以使计算机更加智能化，或者说使计高:对数据的分析可以让人们获取新的知识
原创
2021-07-19 15:07:21
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P大一个小孩，就学会了要求大人做这做那。看着不懂事的他，忽然想到了自己以前会不会也是这个样子呢？加入以后自己的小孩也是这样的话自己又该怎样来教育呢？
今天这小子老爱哭，要吃什么东西非要吃到了才甘心，明明自己做不了的事却总不要别人去碰，要自己弄却又怎么弄也弄不开，然后就是发脾气的哭。
我完全想不到一个几岁大的小娃娃会有这么怪的脾气，看着他无理的行为，霸道的哭声，我真想冲上去给他几下，但他毕竟是小
原创
2008-09-08 17:28:52
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作者：李航，《统计学习方法》 编辑：Datawhale本文阐述李航老师对 LLM 的一些看法，主要观点如下：ChatGPT 的突破主要在于规模带来的质变和模型调教方式的发明。LLM 融合了实现人工智能的三条路径。LLM 的开发需要结合第三者体验和第一者体验。LLM 能近似生成心智语言。LLM 需要与多模态大模型结合，以产生对世界的认识。LLM 本身不具备逻辑推理能力，需要在其基础上增加推理能力。1
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2023-10-23 16:29:00
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李航老师的《统计学习方法》第一版于 2012年出版，讲述了统计机器学习方法，主要是一些常用的监督学习方法。第二版增加了一些常用的无监督学习方法，由此本书涵盖了传统统计机器学习方法的主要内容。前段日子，李航老师在微博上公布了新作《机器学习方法》，现在上市了！《统计学习方法》目录：《机器学习方法》新增部分内容：第23章 前馈神经网络第24章 卷积神经网络第25章 循环神经网络第26章 序列到序列模型第
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2022-12-12 12:56:33
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2021-09-14 13:19:00
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计算机与网络已融入到了人们的日常学习、工作和生活之中，成为人们不可或缺的助
手和伙伴。计算机与网络的飞速发展完全改变了人们的学习、工作和生活方式。智能化是
计算机研究与开发的一个主要目标。近几十年来的实践表明，统计机器学习方法是实现这
一目标的最有效手段，尽管它还存在着一定的局限性。
作者一直从事利用统计学习方法对文本数据进行各种智能性处理的研究，包括自然语
言处理、信息检索、文本数据挖掘。近20
原创
2023-12-28 10:07:47
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似然函数统计学中，似然函数是一种关于统计模型参数的函数。表示模型参数中的似然性。定义：给定输出x时，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X的概率：其中，小x是指联合样本随机变量X取到的值。θ是指未知参数，属于参数空间。p(x|θ)可以看作有两个变量的函数。当θ设为常量，则你会得到一个关于x的概率函数(probability function)，对于不同的样本点x，其出现
9.1 复杂数据的局部性建模第3章使用决策树来进行分类。决策树不断将数据切分成小数据集，直到所有目标变量完全相 同 ，或者数据不能再切分为止。决策树是一种贪心算法，它要在给定时间内做出最佳选择，但并不关心能否达到全局最优。树回归优点：可以对复杂和非线性的数据建模。 缺点：结果不易理解。 适用数据类型：数值型和标称型数据。第3章使用的树构建算法是ID3。ID3的做法是每次选取当前最佳的特征来分割
0 SVM的原理？ 支持向量机的基本模型是定义在特征空间上间隔最大的线性分类器，间隔最大化使得它有别于感知机。它是一种二分类模型，当采用核技巧之后，支持向量机可以用于非线性分类。 １ 线性可分支持向量机（硬间隔支持向量机）：当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学得一个线性可分支持向量机； ２ 线性支持向量机（软间隔支持向量机）：当训练数据近似线性可分时，通过软间隔最大化，学得
1.4 模型评估与模型选择
1.4.1 训练误差与测试误差
统计学习的目的是使学到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能
力。不同的学习方法会给出不同的模型。当损失函数给定时，基于损失函数的模型的训练
误差（training error）和模型的测试误差（test error）就自然成为学习方法评估的标准。注
意，统计学习方法具体采用的损失函数未必是评估时使用的损失函数。当然，让两者
原创
2024-01-02 06:53:44
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书上给出的解答虽然步骤上是很清楚但是个具体的结果并不是很详细,为了
原创
2022-11-16 19:50:27
125阅读
1.5 正则化与交叉验证1.5.1 正则化模型选择的典型方法是正则化（regularization）。正则化是结构风险最小化策略的实
现，是在经验风险上加一个正则化项（regularizer）或罚项(penalty term)。正则化项一般
是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化值就越大。比如，正则化项可以是模
型参数向量的范数。
正则化一般具有如下形式：其中，第1项是经验风险，第2项是正
原创
2024-01-03 11:40:52
116阅读
李航《统计学习方法》是机器学习必读的经典书籍。无论是人工智能专业的导师们给学生所列的必读书单，还是网上各种人工智能推荐书单，其中一定少不了一本李航的《统计学习方法》。然而，这本经典教材对刚...
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2021-10-26 14:09:47
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最近不知道写什么了，基本python的各种功能百度一下，都能搜到一大把，最近itchat好像很火，不过对这个不是很感冒，等以后有兴趣或者用的上的时候研究研究准备把统计方面的东西再看看，就写一些简单的统计算法吧，其实这些在python里面都有现成的，但是有句名言“不要只会用，还要知道原理”（是哪个名人说的?如果没有，那就算我说的了），所以写这些供学习之用。那么从头再来，循序渐进，先写这些，本来想写个
感知机原理感知机是二分类的线性模型，其输入是实例的特征向量，输出的是事例的类别，分别是+1和-1，属于判别模型。假
原创
2022-07-13 10:01:08
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编辑 | Will李航：毕业于日本京都大学电气电子工程系，日本东京大学获得计算机科学博士学位。1990年至2001年就职于日本NEC 公司中央研究所，任研究员，2001年至2012年就职于微软亚洲研究院，任高级研究员与主任研究员。2012年至2017年就职于华为技术有限公司诺亚方舟实验室，任首席科学家、主任。现任字节跳动科技有限公司人工智能实验室总监，北京大学、南京大学客座教授，IEEE 会士，A
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2023-08-04 15:11:37
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目录8.1 提升方法AdaBoost算法8.1.1 提升方法的基本思路8.1.2 AdaBoost算法8.2 AdaBoost算法的训练误差分
原创
2022-07-13 10:13:37
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