分享《機器學習》+PDF+周誌華
更多資料學習:http://blog.51cto.com/14087171
版權說明:本人無版權,請您在體驗電子版書籍的同時,支持正版,購買正版書籍!!!
首頁如下圖
分享《機器學習》+PDF+周誌華
相關推薦
《機器學習》 --周誌華版(西瓜書)--課後參考答案
snoopy 實踐 評估 ref 得到 clas tle car 分析 《機器學習》 --周誌華版(西瓜書)--課後參考答案 對機器學習一直很感興趣,也曾閱讀過李航老師的《統計學習導論》和Springer的《統計學習導論-基於R應用》等相關書籍,但總感覺自己缺乏深入
《機器學習》 周誌華版(西瓜書)--課後參考答案
卷積 id3 理論 分類器 特征選擇 sin 監督學習 答案 第十四 第一章 緒論 http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52065224 第二章 模型評估與選擇 http://blog.csdn.net/icef
分享《機器學習》+PDF+周誌華
col tex 技術 51cto 更多 watermark mar 學習 支持 下載:https://pan.baidu.com/s/1BPn5Dx3k63rkgGEiNHfABQ 更多資料學習:http://blog.51cto.com/14087171 版權說明:本人無
《機器學習》 周志華學習筆記第四章 決策樹(課後習題)python 實現
一、基本內容 1.基本流程 決策樹的生成過程是一個遞迴過程,有三種情形會導致遞迴返回 (1)當前節點包含的yangben全屬於同一類別,無需劃分; (2)當前屬性集為空,或是所有yangben在所有屬性上的取值相同,無法劃分; (3)當前結點包含的yangben集合為空,不能
《機器學習》 周志華學習筆記第三章 線性模型(課後習題)python 實現
線性模型 一、內容 1.基本形式 2.線性迴歸:均方誤差是迴歸任務中最常用的效能度量 3.對數機率迴歸:對數機率函式(logistic function)對率函式是任意階可導的凸函式,這是非常重要的性質。 4.線性判別分析(LDA 是一種降維的方法) 5.多分類學習:
《機器學習》 周志華學習筆記第八章 整合學習(課後習題)python實現
1.個體與整合 1.1同質整合 1.2異質整合 2.boosting:代表AdaBoost演算法 3.Bagging與隨機森林 3.1Bagging 是並行式整合學習方法最著名的代表(基於自主取樣法bootstrap sampling) 自己學習時編寫了
《機器學習》 周志華學習筆記第六章 支援向量機(課後習題)python 實現
一、 1.間隔與支援向量 2.對偶問題 3.核函式 xi與xj在特徵空間的內積等於他們在原始yangben空間中通過函式k(.,.)計算的結果。 核矩陣K總是半正定的。 4.軟間隔與正則化 軟間隔允許某些samples不滿足約束 鬆弛變數 5.支援
《機器學習》 周志華學習筆記第五章 神經網路(課後習題) python實現
1.神經元模型 2.感知機與多層網路 3.誤差逆傳播演算法 (A)BP演算法:最小化訓練集D上的累積誤差 標準BP演算法:更新規則基於單個Ek推導而得 兩種策略防止過擬合:(1)早停(通過驗證集來判斷,訓練集誤差降低,驗證集誤差升高)(2) 正則化:在誤差目標函式中引入描述網
《機器學習》 周志華學習筆記第七章 貝葉斯分類器(課後習題)python 實現
課後習題答案 1.試用極大似然法估算西瓜集3.0中前3個屬性的類條件概率。 好瓜有8個,壞瓜有9個 屬性色澤,根蒂,敲聲,因為是離散屬性,根據公式(7.17) P(色澤=青綠|好瓜=是) = 3/8 P(色澤=烏黑|好瓜=是) = 4/8 P(色澤=淺白|好瓜=是) =
《機器學習》 周志華學習筆記第十四章 概率圖模型(課後習題)python實現
一、基本內容 1.隱馬爾可夫模型 1.1. 假定所有關心的變數集合為Y,可觀測變數集合為O,其他變數集合為R, 生成式模型考慮聯合分佈P(Y,R,O),判別式模型考慮條件分佈P(Y,R|O),給定一組觀測變數值,推斷就是要由P(Y,R,O)或者P(Y,R|O)得到條件概率分佈P(Y,
《機器學習》(周志華)西瓜書讀書筆記(完結)
《機器學習》(周志華)西瓜書讀書筆記(完結) 閱讀目錄 第1章 緒論 第2章 模型評估與選擇 第3章 線性模型 第4章 決策樹 第5章 神經網路 第6章 支援向量機 第7章
《機器學習》周志華 讀書筆記2(原創)
第2章 模型評估與選擇 p24-p51 2017-2-24 Fri Model selection模型選擇:選用哪種學習演算法、使用哪種引數配置 (理想的解決方案:對候選模型的泛化誤差進行評估,再選擇泛化誤差最小的那個模型) (通過實驗來對學習器的泛化誤差進行評估並進而做
《機器學習》周志華 讀書筆記1(原創)
第1章 p1-p23 2017-2-20 Mon 模型:泛指從資料中學得的結果 Instance示例(或sample樣本):每條記錄的資料。每條記錄是關於一個事件或物件的描述。 Data set資料集:記錄資料的集合 Attribute屬性(或feature特徵):反映事
《機器學習》-周志華版學習筆記目錄
原定於11月分完成周志華老師所著的《機器學習》的學習,並整理出學習筆記的計劃,截至今天總算是基本完成了。中間出了一趟差,周內的還需要做一些專案上的工作,其實時間還是非常的緊的,所以每天基本是上是早上看書,下午專案,晚上總結筆記這樣一個時間安排。有的時候真的是看不進去,也不理解,就想著
《機器學習》周志華第一章參考答案
1.1 版本空間 答:一共有7種。 因為所有的好瓜壞瓜分別只有一種,所以可以由最特殊的逐步“泛化”,只要不是全部為*就不會出錯。同時存在好瓜的樣本,則一定不是空集。 1. 青綠^蜷曲^濁響=好瓜 2. *^蜷曲^濁響=好瓜 3. 青綠^
《機器學習(周志華)》——第6章 支援向量機
1、間隔與支援向量 (1)分類學習的最基本思想就是:基於訓練集D在樣本空間中找到一個劃分超平面,將不同類別的樣本分開。 (2)在樣本空間中,用線性方程來表示劃分超平面:ωTx + b = 0 ;其中ω = (ω1;ω2; … ; ωd)為法向量,決定超平面內的方向;b
《機器學習(周志華西瓜書)》學習筆記1:第三章-線性模型
一、線性迴歸 線性迴歸的基本思想是採用對輸入樣例各個特徵進行線性加權的方式得到預測的輸出,並將預測的輸出和真實值的均方誤差最小化。1)如果輸入樣例只有一個特徵,那這個過程就是用一條直線去擬合平面直角座標系上的點; 2)如果有兩個特徵,表現在平面直角座標系上就是用一條
機器學習【周志華】第一張緒論 答案python
機器學習已經看了挺長時間,一直在打醬油式的看。這次準備認真看並且做一下習題,程式碼實現。 第一張緒論有5道題。 1.根據表的編號1和4 兩個樣例,求相應的版本版本空間 幾個簡單的解釋: 假設空間: 所有假設組成的空間 學習過程: 在所有假設空間中搜索想要的假設 目標: 搜尋到
機器學習測試集選取常用方法-《機器學習》周志華
0. 基本術語 資料集(data set):記錄的集合。 示例(instance)或樣本(sample):每條記錄是關於一個事件或者物件的描述。 屬性(attribute)或特徵(feature):反映事件或物件在某方面的表現或性質的事項。 屬性值(attrib
機器學習(周志華)習題3.3
本人菜鳥一枚,由於需要完成作業,所以嘗試使用機器學習工具庫去解決該題(周志華《機器學習》3.3題),主要參考別人的程式碼進行了改寫,如有不足請多多指教! 以下附上本題程式碼 import tensorflow as tf fro