《统计学习方法》极简笔记P2：感知机数学推导

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《统计学习方法》极简笔记P2：感知机数学推导

感知机模型输入空间是$\chi\subseteq\mathbb{R}^n$,输出空间是$y={+1,-1}$ 感知机定义为:$f(x)=sign(wx+b)$ 感知机学习策略输入空间任一点$x_0$到超平面S的距离: $\frac{1}{||w||}|wx_0+b|$ 误分类数据$(x_i,y_i)$,有$-y_i(wx_i+b)>0$ 误分类点$x_i$到超平面S的距离$-\frac{1}{||w||}y_i(wx_i+b)$ 误分类点集合M,所有误分类点到超平面S的距离 $-\frac{…

《统计学习方法》极简笔记P5：决策树公式推导

<统计学习方法>极简笔记P2:感知机数学推导 <统计学习方法>极简笔记P3:k-NN数学推导 <统计学习方法>极简笔记P4:朴素贝叶斯公式推导…

《统计学习方法》极简笔记P4：朴素贝叶斯公式推导

<统计学习方法>极简笔记P4:朴素贝叶斯公式推导朴素贝叶斯基本方法通过训练数据集 T={(x_1,y_1),(x_2,y_2),(x_N,y_N)...,(x_1,y_1)} 学习联合概率分布P(X,Y),即学习先验概率分布 P(Y=c_k) 条件概率分布$P(X=x|Y=c_k)$ $k=1,2,...,K$ 假设条件独立 $P(X=x|Y=c_k)=\prod_{j=1}^{n}P(X^{(j)}=x^{(j)}|Y=c_k)$ 然后根据学习到的模型计算后验概率分布,根据贝叶斯定理 $…

统计学习方法笔记 -- KNN

K近邻法(K-nearest neighbor,k-NN),这里只讨论基于knn的分类问题,1968年由Cover和Hart提出,属于判别模型 K近邻法不具有显式的学习过程,算法比较简单,每次分类都是根据训练集中k个最近邻,通过多数表决的方式进行预测.所以模型需要保留所有训练集数据,而象感知机这样的模型只需要保存训练后的参数即可,训练集不需要保留 K近邻算法 K近邻法三要素和其他统计学习方法不同的,K近邻法的三要素是,k值的选择,距离度量和分类决策规则距离度量首先如何定义"近"?…

统计学习方法 --- 感知机模型原理及c++实现

参考博客 Liam Q博客和李航的<统计学习方法> 感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面,为此,导入了基于误分类的损失函数,然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化,从而求出感知机模型.感知机模型是神经网络和支持向量机的基础.下面分别从感知机学习的模型.策略和算法三个方面来介绍. 1. 感知机模型感知机模型如下: f(x)= sign(w*x+b) 其中,x为输入向量,sign为符号函数,括号里面大于等于0,则其值为1,括号里面小于0,则其值为-1.w为权值向量,b为偏置.…

我的第一个 Rails 站点：极简优雅的笔记工具－Raysnote

出于公司开发需求,这个暑假我開始搞Ruby on Rails.在业余时间捣鼓了一个在线笔记应用:http://raysnote.com.这是一个极简而优雅的笔记站点(至少我个人这么觉得的). 笔记支持所见即所得的编辑器.markdown语法,时时预览,代码高亮.表格.数学公式等. 除此之外,还具有保存网络文章的功能(类似read it later).对于一个对于书写和阅读有强迫症的人来说,我在Raysnote的中文排版设计.易用性设计上花了非常大的功夫.使得Raysnote具有简洁优雅的风格.阅…