李航《统计学习方法》第二版课件：潜在狄利克雷分布

李航老师《统计学习方法》第二版配套课件，关于第21章PageRank算法的详细讲解。

包含李航老师《统计学习方法》第二版中第十七章“潜在语义分析”的配套课件资源。

《统计学习方法》是李航教授的经典教材，详细介绍了机器学习领域的多种算法和技术。第18章“概率潜在语义分析”深入讨论了利用概率模型揭示文本数据深层结构的方法。主要内容包括：1. 潜在语义分析（LSA）利用奇异值分解降维，揭示文本中隐藏的主题；2. 概率模型基础介绍了概率分布、条件概率及联合概率等基本概念；3. 概率潜在语义分析（pLSA）通过估计主题和词分布分析文本数据；4. 主题模型中pLSA用于推断文档主题结构；5. 模型学习与参数估计通过EM算法优化模型；6. 评估与应用通过相关性分析和信息检索提升模型性能；7. 对比与LDA潜在狄利克雷分配克服了pLSA的单一主题生成限制，提升了模型解释力。课件下载可进一步加深对这些概念的理解。

李航教授的《统计学习方法》第2版课件中，详细探讨了贝叶斯分类器的第4章内容。

数据挖掘、推理和预测的必备指南，深入浅出解析统计学习原理，揭示数据背后的奥秘。

《统计学习方法》是李航教授撰写的一本经典教材，系统介绍了机器学习的理论和技术。第7章专注于支持向量机（SVM）及其核心概念——核函数。SVM作为一种监督学习模型，在分类和回归问题中表现卓越，其基本思想是通过找到一个超平面来最大化不同类别样本之间的间隔。课件包含了SVM的介绍、间隔概念、软间隔、核函数（包括线性核、多项式核、高斯核和Sigmoid核）的详细讲解。

利用条件狄利克雷分布的截断特性，实现了对缺失数据的有效插补。

《统计学习方法》是机器学习领域的经典教材，由李航老师编写。第二版深入介绍了各种机器学习算法，包括今天要讨论的k-近邻（k-Nearest Neighbor，简称k-NN）算法。k-NN算法是一种实用的监督学习方法，用于分类和回归问题。它基于实例学习，通过查找训练集中与未知样本最接近的k个已知样本来预测未知样本的类别或数值。k-NN算法的核心思想是“近朱者赤，近墨者黑”，即认为一个样本的属性值应与其周围最邻近的样本相似。在实际应用中，我们需确定合适的k值，通常选择较小的整数如3、5或7，以影响算法性能。该算法包括数据预处理、距离计算、最近邻选择、预测、模型评估和调优等步骤。虽然k-NN算法简单易懂，但在大数据集上计算复杂，对数据规模和k值选择敏感。

李航教授《统计学习方法》第2版课件，涵盖EM算法相关内容。