1.东西搞丢了,只写一部分 2.算法那收敛性 证明逻辑: a.γ是yi*(wopt*Xi)最小值 b.R是Xi最小值 c.k<=(R/γ)^2 难打公式,直接说,Wk由Wk-1迭代而来,所以事实上,只需要找到迭代第三项就可以了,迭代第三项有R有eta,Wk的迭代公式有,通过放缩,得到k,eta,R的关系. 与此同时,得到Wk与Wopt的关系,这里,Wopt是最终结果的W,同样,将Wk拆分,与上面a配合,得到eta与R 关系,结合上面这条,得证. 下面是C++代码 感知机原始代码: #includ…

1. kd树简介 构造kd树的方法如下:构造根结点,使根结点对应于k维空间中包含所有实例点的超矩形区域;通过下面的递归方法,不断地对k维空间进行切分,生成子结点.在超矩形区域(结点)上选择一个坐标轴和在此坐标轴上的一个切分点,确定一个超平面,这个超平面通过选定的切分点并垂直于选定的坐标轴,将当前超矩形区域切分为左右两个子区域(子结点);这时,实例被分到两个子区域.这个过程直到子区域内没有实例时终止(终止时的结点为叶结点).在此过程中,将实例保存在相应的结点上. 2. kd树建立 3. kd树搜索…

1 简介 k近邻法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点;输出为实例的类别,可以取多类.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,通过多数表决等方式进行预测.因此,k近邻法不具有显式的学习过程.k近邻法实际上利用训练数据集对一特征向量空间进行划分,并作为其分类的“模型”.k值的选择.距离度量及分类决策规则是k近邻法的三个基本要素. 2 模型 2.1 简介 k近邻法中,当训练集.距离度量(如欧氏距离).k值及分类决策规则(如多数表…

1 简介 1.1 介绍 1.2 生成步骤 CART树算法由以下两步组成:(1)决策树生成:基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大;(2)决策树剪枝:用验证数据集对己生成的树进行剪枝并选择最优子树,这时用损失函数址小作为剪枝的标准. 2 算法 2.1 回归树 对回归树用平方误差最小化准则,生成二叉树. 2.1.1 回归树生成 2.2 分类树 对分类树用基尼指数(Gini imlex)最小化准则,进行特征选择,生成二叉树. 2.2.1 分类树生成 2.3 剪枝 CART剪枝算法由两步组成:…

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第二章:选择你的网络分析灵魂伴侣的最佳策略 在Web Analytics 2.0的新世界秩序中,您必须跳出"单一真理来源"的思维模式,转变为真正的多重策略,来更快地识别可行的那些洞察.你怎样做呢?工具!你必须正确的选取它们,并确保向前一步而不是后退三步. 在本章,您将了解到如何进行深入的内省以更好地了解您的需求,如何从分析供应商那里获得真相,如何对比分析工具,以及如何运行导航和谈成合作. 章节内容 一.  预先估测…

最近阅读了李航的<统计学习方法(第二版)>,对AdaBoost算法进行了学习. 在第八章的8.1.3小节中,举了一个具体的算法计算实例.美中不足的是书上只给出了数值解,这里用代码将它实现一下,算作一个课后作业. 一.算法简述 Adaboost算法最终输出一个全局分类模型,由多个基本分类模型组成,每个分类模型有一定的权重,用于表示该基本分类模型的可信度.最终根据各基本分类模型的预测结果乘以其权重,通过表决来生成最终的预测(分类)结果. AdaBoost算法的训练流程图如下: AdaBoost在训…

目前在看统计学习导论:基于R应用,觉得这本书非常适合入门,打算把课后习题全部做一遍,记录在此博客中. 第二章习题 1. (a) 当样本量n非常大,预测变量数p很小时,这样容易欠拟合,所以一个光滑度更高的学习模型更好. (b) 当样本量n非常小,预测变量数p很大时,这样容易过拟合,所以一个光滑度更小的学习模型更好. (c) 当预测变量与响应变量之间的关系是非线性时,说明光滑度小的模型会容易欠拟合,所以光滑度高的模型更适合. (d) 在这里,方差是指用一个不同的训练数据集估计f时,估计函数的改变量.…

作者:桂. 时间:2017-04-19  21:20:09 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6736385.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 本文为<统计学习方法>第三章:KNN(k-Nearest Neighbor),主要包括: 1)KNN原理及代码实现: 2)K-d tree原理: 内容为自己的学习记录,其中多有借鉴他人的地方,最后一并给出链接. 一.KNN原理及代码实现 KNN对应算法流程: 其实就是在指定准则下,最近的…

基于统计学习方法角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月2日13:59:46 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语…

上章回顾 宏定义特点和注意细节 条件编译特点和主要用处 文件包含的路径查询规则 C语言扩展宏定义的用法 第二章 第二章 C语言编程实践 C语言编程实践 预习检查 异或的运算符是什么 宏定义最主要的特点是什么 请列举条件编译三大用法 在文件包含中<> 和“” 有什么区别 如何取得整数register中的第五位值 本章结构 C语言编程实践 C语言编程实践 嵌入式家园 www.embedclub.comC语言编程调试 上海嵌入式家园-开发板商城 http://embedclub.taobao.com…

本文,意在说明<统计学习方法>第九章EM算法的三硬币例子,公式(9.5-9.6如何而来) 下面是(公式9.5-9.8)的说明, 本人水平有限,怀着分享学习的态度发表此文,欢迎大家批评,交流.感谢您的阅读.欢迎转载本文,转载时请附上本文地址:http://www.cnblogs.com/Dzhouqi/p/3203776.html另外:欢迎访问我的博客 http://www.cnblogs.com/Dzhouqi/…

/*第二章 作业*/ create table S ( sno char(2) NOT NULL UNIQUE, sname char(3), city char(2) ); alter table S add constraint s_k primary key(sno); create table P ( pno char(2) NOT NULL, pname char(3), color char(1), weight int ); alter table P add constraint…

[A Top-Down Approach][第二章 应用层] 标签(空格分隔): 未分类 网络应用是计算机网络存在的理由 首先从定义几个关键的应用层概念开始 应用程序所需要的网络服务,客户和服务器,进程和运输层接口. 然后详细考察几种网络应用程序. Web,电子邮件,DNS,和对等文件分发. 涉及开发运行在TCP和UDP上的应用程序. 学习套接字 API 浮光掠影的用Python写一些简单的客户-服务器应用程序. 2.1 应用层协议原理 2.1.1 网络应用程序体系结构 应用程序体系结构(app…

2016/1/27学习内容 第二章 Python序列-tuple tuple创建的tips a_tuple=('a',),要这样创建,而不是a_tuple=('a'),后者是一个创建了一个字符 tuple常用操作 类似list,但是不能进行修改.能作为字典的key值 当然如果tuple中的元素有list,要另当别论 序列解包 > - 可以用序列解包对多个变量同时进行赋值 - 序列解包也可以用于列表和字典.字典默认是对key操作,如果需要key-value操作,需要items()方法,如果仅对va…

感谢博主 http://book.51cto.com/art/200711/59731.htm <Windows用户态程序高效排错>第二章主要介绍用户态调试相关的知识和工具.本文主要讲了排错的工具:调试器Windbg.   第二章 汇编.异常.内存.同步和调试器——重要的知识点和神兵利器 这一部分主要介绍用户态调试相关的知识和工具.包括:汇编.异常(exception).内存布局.堆(heap).栈(stack).CRT(C Runtime).handle/Criticalsection/th…

这一章应该算是比价了理论的一章,我有些概率论基础,不过起初有些地方还是没看多大懂.其中有些公式的定义和模型误差的推导应该还是很眼熟的,就是之前在概率论课上提过的,不过有些模糊了,当时课上学得比较浅. Day2 第二章 模型评估与选择 2.1 经验误差与过拟合 通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率(error rate)”,即错误率E=a/m,m个样本中a个错误,1-a/m称为“精度(accuracy)”,我们把学习器的实际输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差(error)”…

第二章:字符串和文本 几乎所有有用的程序都会涉及到某些文本处理,不管是解析数据还是产生输出. 这一章将重点关注文本的操作处理,比如提取字符串,搜索,替换以及解析等. 大部分的问题都能简单的调用字符串的内建方法完成. 但是,一些更为复杂的操作可能需要正则表达式或者强大的解析器,所有这些主题我们都会详细讲解. 并且在操作Unicode时候碰到的一些棘手的问题在这里也会被提及到. 2.1 使用多个界定符分割字符串关键:str.split(str="", num=string.count(st…

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统计学习方法起到提纲挈领的作用 2. 本书主要…

▶ 书中第二章部分程序,加上自己补充的代码,包括插入排序,选择排序,Shell 排序 ● 插入排序 package package01; import java.util.Comparator; import edu.princeton.cs.algs4.StdIn; import edu.princeton.cs.algs4.StdOut; public class class01 { private class01() { } public static void sort(Comparab…

统计学习方法c++实现之二 k近邻算法 前言 k近邻算法可以说概念上很简单,即:"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这个实例最邻近的k个实例,这k个实例的多数属于某个类,就把该输入分为这个类."其中我认为距离度量最关键,但是距离度量的方法也很简单,最长用的就是欧氏距离,其他的距离度量准则实际上就是不同的向量范数,这部分我就不赘述了,毕竟这系列博客的重点是实现.代码地址:https://github.com/bBobxx/statistical-learning k…

  一.学习目标 1. 理解二进制在计算机中的重要地位 2. 掌握布尔运算在C语言中的应用 3. 理解有符号整数.无符号整数.浮点数的表示 4. 理解补码的重要性 5. 能避免C语言中溢出,数据类型转换中的陷阱和可能会导致的漏洞   二.学习资源 (提示:可选项,如有其他相关资源请在此说明): 1. 教材:第二章<信息的表示和处理>,详细学习指导见这. 2. 课程资料:https://www.shiyanlou.com/courses/413   实验三,课程邀请码:W7FQKW4Y 3. 教…

作者:桂. 时间:2017-05-13  14:19:14 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6847334.html . 前言 内容主要是CART算法的学习笔记. CART算法是一个二叉树问题,即总是有两种选择,而不像之前的ID3以及C4.5B可能有多种选择.CART算法主要有回归树和分类树,二者常用的准则略有差别:回归树是拟合问题,更关心拟合效果的好坏,此处用的是均方误差准则; 分类树是分类问题,更像是离散变量的概率估计,用与熵类似的Gini系数进…

剑指offer第二章 1.二维数组中的查找 在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序.请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数 class Solution { public: bool Find(int target, vector<vector<int> > array) { /*二维数组的行数和列数*/ int rows = array.size(); ].size(); int row; in…

SEO第二章 1.  掌握搜索引擎工作原理(重点) 2.  了解百度算法 3.  关键词的分类 一.什么是搜索引擎? 搜索引擎是用来实现搜索服务的,说白了搜索引擎也属于一种网站. 浏览器是用来加载网站的. 搜索引擎开发了一种自动抓取网站内容的程序,我们把这种程序叫做蜘蛛或者是机器人.(百度蜘蛛.谷歌机器人) 我们利用这个蜘蛛程序来模仿人访问互联网上的网页,还能把访问的网页上的信息收集回来.虚拟的用户,负责收集信息的,对于收集信息进行加工处理,经过加工整理后的文件实现排名,当网民在搜索引擎中搜索关…

朴素贝叶斯法 首先训练朴素贝叶斯模型,对应算法4.1(1),分别计算先验概率及条件概率,分别存在字典priorP和condP中(初始化函数中定义).其中,计算一个向量各元素频率的操作反复出现,定义为count函数. # 初始化函数定义了先验概率和条件概率字典,并训练模型 def __init__(self, data, label): self.priorP = {} self.condP = {} self.train(data, label) count函数,输入一个向量,输出一个字典,包含…

目录 logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型 1.1 logistic分布 1.2 二项logistic回归模型 1.3 模型参数估计 2. 最大熵模型 2.1 最大熵原理 2.2 最大熵模型 2.3 最大熵模型的学习 3. 极大似然估计 4. 最大熵与logistic回归的关系 5. 总结 6. Reference logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型   logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear mod…

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…

统计学习方法与Python实现(一)——感知机 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 假设输入的实例的特征空间为x属于Rn的n维特征向量,输出空间为y = { +1, -1}的两点,输出的y的值表示实例的类别,则由输出空间到输出空间的函数: 被称为感知机. 模型参数w表示内积的权值向量,b表示偏置.sign(x)为符号函数,≥0取+1,<0取-1. 感知机模型的分类由线性方程 wx + b = 0 确定的分离超平面来完成,根据将特征向…

统计学习方法与Python实现(三)——朴素贝叶斯法 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法. 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.然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y,从而进行决策分类. 朴素贝叶斯法学习到的是生成数据的机制,属于生成模型. 设Ω为试验E的样本空间,A为E的事件,B1~Bn为Ω的一个划分,则…

整理第一章我又觉得烦,我就看第二章了,灰头土脸的,第二章一.如列表(list).元组(tuple).字典(dict).集合(set)二.2.1 enum:枚举类型 enum模块定义了一个提供迭代和比较功能的枚举类型.可以用这个模块为值创建明确定义的符号,而不是使用字面量整数或字符串.2.1.1 创建枚举 可以使用class语法派生Enum并增加描述值的类属性来定义一个新枚举.  enum_create.py  import enum         class BugStatus(enum.En…