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李航的《统计学习方法（第二版）》学习笔记，内容涵盖：1、对每章关键公式进行手动推导；2、对每章算法...

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简介：
李航《统计学习方法（第二版）》的学习笔记，涵盖了以下内容：首先，每章的关键数学公式的详细推导过程均采用手写方式，随后将手写结果扫描成图像，由于字迹可能不够清晰，恳请谅解。之后，有时间将会利用LaTeX来修正数学公式出现的图像问题，以确保在线预览时能够完整地呈现数学推导的图片。其次，针对某些章节，例如3.1、5.1、6.1、6.2和6.3，学习笔记偏重于算法的实际应用和实现——包括KNN算法、决策树算法、最大熵模型推导、拉格朗日对偶性问题的推导以及改进的迭代尺度法推导。第三，第七章的学习笔记则集中于数学公式的推导工作。具体而言，7.1涉及软间隔最大化对偶问题的探讨；7.2则证明了最大间隔分离超平面的唯一存在性。第四章的学习笔记聚焦于数学公式的推导工作。具体而言,8.1证明AdaBoost是前向分步加法算法的一个特例；8.2则证明AdaBoost训练误差的界限。第五章的学习笔记重点在于数学公式推导过程。具体而言,9.1导出EM算法；9.2则利用EM算法来估计高斯混合模型分布。最后,第十章的学习笔记同样集中于数学公式的详细推导工作, 10.1...

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  • Statistik-Studien-Notizen: 李航《统计学习方法》(第二版) 学习笔记，涵盖：1. 每章关键公式的手动推导；2. 每章算法...
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    本笔记为李航《统计学习方法》(第2版)的学习总结，包含每章节的关键公式手动推导及重要算法解析，旨在深化理解统计学习的核心概念与技术。 李航《统计学习方法》（第二版）的学习笔记包括： 1. 每章重点数学公式的手动推导均为手写然后扫描成图片，字迹不工整还望谅解，之后有时间会用LaTeX修正点击数学公式没有出现图片的情况。 3.1 无数学推导，偏重算法实现-KNN 5.1 无数学推导，偏重算法实现-决策树 6.1 最大熵模型的数学推导 6.2 拉格朗日对偶性问题的数学推导 6.3 改进的迭代尺度法数学推导 7. 第七章数学公式推导 7.1 软间隔最大化对偶问题 7.2 证明最大间隔分离超平面存在唯一性 8. 第八章数学公式推导 8.1 证明AdaBoost是前向分步加法算法的特例 8.2 证明AdaBoost的训练误差界 9. 第九章数学公式推导 9.1 EM算法的导出 9.2 用EM算法估计高斯混合模型参数 10. 第十章数学公式推导
     
  • 《统计学习方法（李航）》学习笔记 V0.9 阅读版.pdf
    优质
    这是一份基于李航所著《统计学习方法》的学习笔记PDF版本，内容涵盖书中的核心概念和算法，适合深入理解统计学习理论与实践的读者。当前版本为V0.9阅读版。 《统计学习方法.李航》学习笔记.V0.9阅读版.pdf是一份关于《统计学习方法》这本书的学习资料，适用于希望深入理解书中内容的读者。文档版本为V0.9，表示这是一个还在不断更新和完善中的版本。通过这份笔记，可以帮助读者更好地掌握书中的核心概念和知识点。
     
  • 李航《统计学习方法》(第2版)课件：第16章 主成分分析.rar
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    本资源为李航所著《统计学习方法》（第2版）教材中第16章主成分分析的配套课件，适用于深入理解和研究数据降维与特征提取技术。 李航老师《统计学习方法》第2版课件：第16章 主成分分析.rar
     
  • 《李航的统计学习方法》学习笔记 V0.9 打印版.pdf
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    这份《李航的统计学习方法》学习笔记V0.9打印版包含了对书中核心概念和算法的深入解析与个人见解，适合希望系统掌握统计学习理论和技术的读者参考。 《统计学习方法》李航 学习笔记 V0.9 打印版.pdf
     
  • 李航《统计学习方法》第二版算法代码.zip
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    本资源包含《统计学习方法》第二版中所有核心算法的Python实现代码，便于读者理解和应用书中介绍的各种机器学习模型。 李航《统计学习方法》第2版算法代码.zip
     
  • 统计学习方法代码：手动实现李航《统计学习方法》中的所有算法
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    本项目旨在通过Python等编程语言手动实现李航教授《统计学习方法》一书中的各种算法，包括感知机、K近邻、朴素贝叶斯和支持向量机等。适合机器学习爱好者和研究者参考实践。 前言力求每行代码都有注释，并在重要部分注明公式来源。这样学习者可以照着公式看程序，让代码有据可查。如果时间允许的话，可能会试着给每一章写一篇博客。 2021年1月27日更新：部分无监督算法已更新！欢迎其他同学补充相关算法！ 实现： - 第二章 感知机 - 第三章 K近邻 - 第四章 朴素贝叶斯 - 第五章 决策树 - 第六章 逻辑斯蒂回归与最大熵模型： - 逻辑斯蒂回归 - 最大熵 第七章 支持向量机： 第八章 提升方法： Mnist数据集已转换为csv格式，由于文件体积较大（107MB），以压缩包形式提供。下载后请直接解压Mnist文件内的压缩包使用。
     
  • 统计学习方法——李航
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    《统计学习方法》是由李航博士编著的一本书籍，系统地介绍了统计学在机器学习中的应用及其相关算法。 统计学习是计算机科学及应用领域中的一个重要学科。本书全面且系统地介绍了统计学习的主要方法，尤其是监督学习的方法，涵盖了感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等内容。除了第一章概论和最后一章总结之外，每一章节都专注于介绍一种特定的方法。本书从具体问题或实例开始讲解，并逐步深入阐述思路，提供必要的数学推导过程，帮助读者更好地理解和掌握统计学习方法的实质以及应用技巧。 为了满足那些希望进一步研究该领域的读者需求，书中还简要介绍了相关前沿研究方向，并提供了少量习题及主要参考文献。
     
  • 《统计学习方法》李航
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    《统计学习方法》由李航撰写，全面介绍了统计学在机器学习领域的应用，涵盖监督学习、无监督学习及强化学习等经典算法与模型。 《统计学习方法》是李航博士的一本经典著作，它深入浅出地介绍了现代机器学习领域中的重要理论和算法。这本书涵盖了多个关键的统计学习方法，包括支持向量机（SVM）、Boosting、最大熵模型（MaxEnt）以及条件随机场（CRF）。以下是对这些方法的详细阐述： 1. **支持向量机（Support Vector Machine, SVM）**：SVM是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。通过寻找最大边距超平面来分割数据，使得两类样本尽可能被分开。SVM还可以通过核技巧处理非线性问题，将数据映射到高维空间，使原本难以区分的数据变得容易线性可分。 2. **Boosting**：这是一种集成学习方法，通过组合多个弱分类器形成一个强分类器。每个弱分类器专注于错误分类的数据点，逐步提升整体模型的性能。Adaboost是Boosting的一种实现方式，它按照错误率加权地迭代训练多个弱分类器，最终的预测结果是所有弱分类器预测的加权和。 3. **最大熵模型（Maximum Entropy Model, MaxEnt）**：最大熵模型基于信息论中的熵概念，在给定观测数据条件下选择使模型参数分布最大化熵。这种方法在概率模型中寻找最不确定的模型，确保对未知数据有最强泛化能力。在自然语言处理等领域，如词性标注、句法分析等任务中常使用最大熵模型。 4. **条件随机场（Conditional Random Field, CRF）**：CRF是一种无向图模型，在序列标注任务中有广泛应用，例如词性标注和命名实体识别。与传统的马尔科夫模型不同，CRF考虑整个序列的信息，并能捕捉到上下文的依赖关系，从而提高预测准确性。在训练时，通过最大化条件概率分布进行参数估计。 以上四种方法都是机器学习中的重要工具，它们各自有其适用场景和优势：SVM适用于小样本、高维度数据；而Boosting和CRF则更善于处理具有复杂结构或序列依赖的问题。《统计学习方法》这本书不仅详细讲解了这些方法的原理，并提供了丰富的实践案例和代码示例，对于理解和应用这些方法有着极大的帮助。阅读本书能够全面理解并掌握这些统计学习方法，为实际问题的解决提供强大的理论支持。
     
  • 统计学习方法（李航）
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    《统计学习方法》由李航撰写，该书系统地介绍了统计学在机器学习领域的应用，涵盖监督学习、概率图模型等多个方面，是相关领域研究和实践的重要参考。 机器学习相关算法理论基础包括感知机、k近邻算法、贝叶斯方法、决策树、逻辑回归、支持向量机以及EM算法和隐马尔可夫模型等。
     
  • 统计学习方法——李航
    优质
    《统计学习方法》是由李航博士撰写的一本系统介绍机器学习领域核心算法和技术的著作，深入浅出地阐述了统计学习的基本理论与实践应用。 《统计学习方法》是李航博士撰写的一本经典著作，它深入浅出地介绍了机器学习领域中的统计学习理论与方法。这本书对于理解机器学习的核心概念、算法及其应用具有极高的价值。 首先，我们要明白“统计学习”是机器学习的一个分支，强调运用统计学的理论和方法来建立和分析学习模型。在《统计学习方法》中，李航博士详细讨论了两种主要的学习策略：监督学习与无监督学习。 监督学习是最常见的机器学习方式之一，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林及神经网络等模型。这些模型通过已知的输入-输出对进行训练，从而学会预测新数据的能力，并且尽量提高准确性。其中，支持向量机因其良好的泛化能力和处理小样本数据的优势而备受关注。 无监督学习则是在没有明确的输出标签的情况下，通过挖掘数据内部结构和关系来进行学习的方法。常见的方法有聚类、主成分分析（PCA）及自编码器等技术。例如，在聚类中，算法会将相似的数据点归为一类；而在PCA降维过程中，则可以去除噪声并提取主要特征。 除此之外，《统计学习方法》还涵盖了半监督学习和强化学习这两种重要的机器学习策略。其中，半监督学习利用未标记数据与少量标签化信息进行训练，在两者之间找到平衡点；而强化学习则是通过智能体与其环境之间的互动来优化行为决策过程的算法，常见于游戏AI及自动驾驶等领域。 书中还介绍了统计学理论在指导模型选择和评估方面的重要作用。这些理论包括了关于学习算法收敛性、估计误差以及过拟合与欠拟合等关键问题的研究成果。例如，Vapnik-Chervonenkis（VC）维数度量方法可以帮助理解不同复杂程度的模型如何影响泛化性能。 在实际应用中，特征工程、模型选择及集成技术是至关重要的步骤。其中，特征工程技术涉及从原始数据中提取有用信息；而模型选择通常需要比较多种算法的表现，并通过交叉验证等手段防止过拟合现象发生；最后，将不同的机器学习方法结合使用（如bagging、boosting和stacking）可以显著提高预测准确率。 总之，《统计学习方法》是一本涵盖了机器学习领域核心理论与实用技巧的全面指南。无论是初学者还是经验丰富的研究人员都能从中受益匪浅，并能够学会如何在实际问题中应用这些知识，从而解决复杂的数据挑战。