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  • Python课后习题答案

    2019-01-08 17:58:27
    课后习题答案
  • 黄杏元课后习题答案

    2014-06-09 11:06:56
    《地理信息系统概论(黄杏元)》课后答案 第一章 1、什么是地理信息系统(GIS)?它与一般计算机应用系统有哪些异同点? 答:地理信息系统: 是由计算机硬件、软件和不同的方法组成的系统,该系统设计支持 空间数据...
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  • web课后习题答案

    2013-11-13 15:12:11
    web复习供考试复习参考,希望对大家有帮助
  • 无知APP,大学课后习题答案

    千次阅读 2019-02-27 22:16:12
    一款专为大学生打造的学习神器 1、课后习题答案 2、名著阅读 3、学习资料 官网:http://www.daanbar.com APP下载:https://sj.qq.com/myapp/detail.htm?apkName=com.wu7zhi.www...

    一款专为大学生打造的学习神器

    1、课后习题答案

    2、名著阅读

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    官网:http://www.daanbar.com

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  • 李航 统计学习方法 课后习题答案

    万次阅读 多人点赞 2018-07-09 16:56:06
    第一章 https://blog.csdn.net/familyshizhouna/article/details/70160782 第二章 2.1-2.2 https://blog.csdn.net/cracker180/article/details/78778305 2.3 https://blog.csdn.net/xiaoxiao_wen/arti...
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  • 写在前面:在做作业的时候纯属为了方便整理的,如有侵权,联系删除 第一章 https://blog.csdn.net/familyshizhouna/article/details/70160782 第二章 ...感知机,线性可分和线性不可分的相关讨论,htt

    写在前面:在做作业的时候纯属为了方便整理的,如有侵权,联系删除

    第一章 https://blog.csdn.net/familyshizhouna/article/details/70160782

    第二章
    2.1-2.2 https://blog.csdn.net/cracker180/article/details/78778305
    2.3 https://blog.csdn.net/xiaoxiao_wen/article/details/54097835
    感知机,线性可分和线性不可分的相关讨论,https://blog.csdn.net/taoyanqi8932/article/details/53955430

    第三章
    https://blog.csdn.net/qq_26954059/article/details/105219736?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs-3
    第四章 https://blog.csdn.net/xiaoxiao_wen/article/details/54097917

    第五章 https://blog.csdn.net/familyshizhouna/article/details/72551841

    第六章 https://blog.csdn.net/weixin_35479108/article/details/85327356

    第七章 https://blog.csdn.net/weixin_35479108/article/details/87388136?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.nonecase

    https://blog.csdn.net/bumingqiu/article/details/73326949
    第八章
    https://blog.csdn.net/maymay_/article/details/80070188

    https://blog.csdn.net/lyc44813418/article/details/96443439
    第九章
    https://blog.csdn.net/Yanyan_zy/article/details/102525504?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase

    https://blog.csdn.net/qq_41562704/article/details/106541040
    第十章
    https://blog.csdn.net/jasonxin8/article/details/69259942
    第十一章
    https://blog.csdn.net/qq_41562704/article/details/106597990
    第十二章
    第十三章
    第十四章

    第十五章

    第十六章

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  • 李航 统计学习方法 第一章 课后 习题 答案

    万次阅读 多人点赞 2017-04-14 14:48:36
    1.1统计学习方法的三要素是模型、策略、算法。伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。统计学分为两派:经典统计学派和贝叶斯统计学派。两者的不同主要是,经典统计学派认为模型已定,参数未知,参数...

    ####1.1
    统计学习方法的三要素是模型、策略、算法。

    伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。

    统计学分为两派:经典统计学派和贝叶斯统计学派。两者的不同主要是,经典统计学派认为模型已定,参数未知,参数是固定的,只是还不知道;贝叶斯统计学派是通过观察到的现象对概率分布中的主观认定不断进行修正。

    极大似然估计和贝叶斯估计的模型都是伯努利模型也就是条件概率模型;极大似然估计用的是经典统计学派的策略,贝叶斯估计用的是贝叶斯统计学派的策略;为了得到使经验风险最小的参数值,使用的算法都是对经验风险求导,使导数为0.

    定义随机变量A为一次伯努利试验的结果,A的取值为{0,1}\{0,1\}{0,1},概率分布为P(A)P(A)P(A)
    P(A=1)=θP(A=0)=1−θP(A=1)=\theta \\ P(A=0)=1-\thetaP(A=1)=θP(A=0)=1θ

    下面分布用极大似然估计和贝叶斯估计来估计θ\thetaθ 的值。

    极大似然估计:
    L(θ)=∏i=1nP(Ai)=θk(1−θ)n−kL(\theta)=\prod_{i=1}^{n}P(A_i)=\theta^k(1-\theta)^{n-k}L(θ)=i=1nP(Ai)=θk(1θ)nk
    AiA_iAi代表第i次随机试验。
    θ=argmax⁡θL(θ)=kn\theta=arg\max \limits_\theta L(\theta)=\frac{k}{n}θ=argθmaxL(θ)=nk

    贝叶斯估计:
    P(θ∣A1,A2,...,An)=P(A1,A2,...An∣θ)π(θ)P(A1,A2,...,An)P(\theta|A_1,A_2,...,A_n)=\frac{P(A_1,A_2,...A_n|\theta)\pi(\theta)}{P(A_1,A_2,...,A_n)}P(θA1,A2,...,An)=P(A1,A2,...,An)P(A1,A2,...Anθ)π(θ)
    根据观察到的结果修正θ\thetaθ,也就是假设θ\thetaθ是随机变量,θ\thetaθ服从β\betaβ分布,有很多个可能的取值,我们要取的值时在已知观察结果的条件下使θ\thetaθ出现概率最大的值。上式分母是不变的,求分子最大就可以。
    KaTeX parse error: No such environment: align* at position 8: \begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲*̲}̲ \theta &=ar…
    其中a,ba,ba,bβ\betaβ分布中的参数β(θ;a,b)=θa−1(1−θ)b−1一个常数\beta(\theta;a,b)=\frac{\theta^{a-1}(1-\theta)^{b-1}}{一个常数}β(θ;a,b)=θa1(1θ)b1,选定a,ba,ba,b后就可以确定θ\thetaθ。如选择a=b=2,则θ=k+1n+2选择a=b=2,则\theta=\frac{k+1}{n+2}a=b=2θ=n+2k+1(a,b怎么选最合理,我不知道。)(a,b怎么选最合理,我不知道。)a,b
    如果错误,欢迎指正。
    参考:

    http://blog.csdn.net/a358463121/article/details/52562940
    http://blog.csdn.net/guohecang/article/details/52313046
    http://www.math.zju.edu.cn/webpagenew/UploadFiles/AttachFiles/2010421221717128.pdf
    https://guangchun.wordpress.com/2011/10/13/ml-bayes-map/
    http://www.guokr.com/question/547339/
    http://blog.csdn.net/guohecang/article/details/52313046


    下图是β\betaβ分布:β(θ;a,b)=θa−1(1−θ)b−1一个常数\beta(\theta;a,b)=\frac{\theta^{a-1}(1-\theta)^{b-1}}{一个常数}β(θ;a,b)=θa1(1θ)b1
    这里写图片描述

    ####1.2
    模型是条件概率分布:Pθ(Y∣X)P_\theta(Y|X)Pθ(YX)
    损失函数是对数损失函数:L(Y,P(Y∣X))=−logP(Y∣X)L(Y,P(Y|X))=-logP(Y|X)L(Y,P(YX))=logP(YX)
    经验风险为:
    KaTeX parse error: No such environment: align* at position 7: \begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲*̲}̲ R_{emp}(f)&=\f…

    最小化经验风险,也就是最大化∑i=1NlogP(yi∣xi)\sum_{i=1}^{N}logP(y_i|x_i)i=1NlogP(yixi),也就是最大化∏i=1NP(yi∣xi)\prod_{i=1}^{N}P(y_i|x_i)i=1NP(yixi),这个就是极大似然估计。

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    万次阅读 多人点赞 2019-09-03 23:13:25
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