李航教授《统计学习方法》第2版课件第7章支持向量机及核函数.rar

《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。

《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。

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。

该资源包含李航老师所著《统计学习方法》第二版教材中，关于第20章“潜在狄利克雷分布”的配套课件。

支持向量机（SVM）是机器学习中一种用于分类和回归任务的监督学习模型。它通过在输入空间中寻找一个最优超平面来工作，该超平面将不同的类分离开来。 除了 SVM，其他基于核的学习方法包括：- 核主成分分析 (KPCA)- 核 Fisher 判别分析 (KFDA)- 核谱聚类 (KSC)- 核回归 (KSR) 这些方法在许多领域都有应用，包括图像处理、文本分类和生物信息学。

统计学习是计算机及其应用领域的一门重要学科，本书详尽地介绍了监督学习的各种方法，涵盖了感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。每章以具体问题或实例为切入点，由浅入深地阐述思路，并提供必要的数学推导，帮助读者掌握统计学习方法的核心，从而掌握其应用。此外，书中还包括相关研究概述和少量习题，列出了主要参考文献，以满足读者进一步学习的需求。