8.3 线性支持向量机与软间隔最大化（P125） 8.3.1 线性支持向量机 区别：对于线性可分向量机而言，需要满足的条件就是yi(ωix+b)...

7.3.6 实例讲解 最优化问题：就是让熵最大化/-熵最小化 将目标函数和约束条件写入拉氏函数中： 约束条件中的先后顺序无所谓的， 对每个yi都...

八、支持向量机 决策函数：f(x)=sign(wx+b)，其中sign函数像感知机，而ωx+b则像逻辑斯蒂回归； 8.1逻辑回归与支持向量机 8...

7.3.7 极大似然估计 最重要的是找到似然函数： 首先，假定已知 条件概率分布 ；然后，找到用训练模型的样本集，并根据这个样本集写出所有样本出...

7.3.4 最大熵模型的学习（书上P98） 学习有三件事: 1.哪些是已/未知的信息； 2.目的是什么； 3.如何实现目的？ 1.已知信息： 要...

这里开始转为网课的计数方式了。。。改正好麻烦的⌓‿⌓ 7.2 最大熵模型简介 模型定义： 用 条件熵 是因为要用下输入变量X来获得Y对应的类别；...

六、逻辑斯蒂回归与最大熵模型 逻辑斯蒂是个啥：以人口增长为例： 其中，Ω代表了最大值（此处为最大人口容量），所得图像为： P(t)代表当前人口容...

一、统计学习以及监督学习概论： 1.统计学 1.1.定义： 是一门关于计算机基于 数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析 的学科。 ...

1.4模型评与模型选择 1.4.1训练/测试误差 训练误差 是指模型Y=f(X)关于训练数据集的平均损失，其能够判断给定的问题是不是一个容易学习...

2.3 感知机学习算法（以达到策略） 2.3.1 原始形式： 给定一个训练数据集： 损失函数： 因为是误分类点所以yi(w·xi+b)必然<0，...