文章分类 - 统计学习方法习题解答
DataWhale的组队学习中的统计学习方法习题解答,跟着习题梳理自己看书过程中的疑惑点,顺便复习以下
摘要:文章记录的内容是参加DataWhale的组队学习统计学习方法(第二版)习题解答过程中的笔记与查缺补漏! 参考解答地址: 提升方法。 1. 某公司招聘职员考查身体、业务能力、发展潜力这3项。身体分为合格1、不合格0两级,业务能力和发展潜力分为上1、中2、下3三级。分类为合格1 、不合格-1两类。已知1
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摘要:文章记录的内容是参加DataWhale的组队学习统计学习方法(第二版)习题解答过程中的笔记与查缺补漏! 参考解答地址:支持向量机。 1. 比较感知机的对偶形式与线性可分支持向量机的对偶形式。 解答思路: 列出感知机的原始形式; 写出感知机的对偶形式; 列出线性可分支持向量机的原始形式; 写出线性可分
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摘要:文章记录的内容是参加DataWhale的组队学习统计学习方法(第二版)习题解答过程中的笔记与查缺补漏! 参考解答地址:Logistic回归与最大熵模型。 1. 确认Logistic分布属于指数分布族。 解答思路: 列出 Logistic 分布的定义 列出指数分布族的定义 通过指数倾斜,证明Logis
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摘要:文章记录的内容是参加DataWhale的组队学习统计学习方法(第二版)习题解答过程中的笔记与查缺补漏! 参考解答地址:决策树。 1. 根据表5.1所给的训练数据集,利用信息增益比(C4.5算法)生成决策树。 解答思路: 列出C4.5的生成算法; 使用sklearn的DecisionTreeClass
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摘要:文章记录的内容是参加DataWhale的组队学习统计学习方法(第二版)习题解答过程中的笔记与查缺补漏! 参考解答地址:朴素贝叶斯法。 一下相关内容都基于以下前提: 输入空间 ,输出空间为 $\mathcal{R} ={ c_1,
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摘要:文章记录的内容是参加DataWhale的组队学习统计学习方法(第二版)习题解答过程中的笔记与查缺补漏! 参考解答地址:k近邻法。 1. 参照图3.1,在二维空间中给出实例点,画出 为1和2时的 近邻法构成的空间划分,并对其进行比较,体会 值选择与模型复杂度及预测准
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摘要:文章记录的内容是参加DataWhale的组队学习统计学习方法(第二版)习题解答过程中的笔记与查缺补漏! 参考解答地址:感知机。 1. Minsky 与 Papert 指出:感知机因为是线性模型,所以不能表示复杂的函数,如异或 (XOR)。验证感知机为什么不能表示异或 解答思路: 列出异或函数(XOR
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摘要:本篇文章只是一个开始。 文章记录的内容是参加DataWhale的组队学习统计学习方法(第二版)习题解答过程中的笔记与查缺补漏! 参考解答地址:统计学习方法概论。 1. 说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。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。假设观测到伯
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