机器学习入门宝典《统计学习方法》的介绍
大学《统计学习方法》第2版教学课件-第19章 马尔科夫链蒙特卡洛法
马尔可夫链的性质
马尔可夫链的性质
• 遍历定理的直观解释： • 满足相应条件的马尔可夫链，当时间趋于无穷时，马尔可夫链的
状态分布趋近于平稳分布，随机变量的函数的样本均值以概率1 收敛于该函数的数学期望。
• 样本均值可以认为是时间均值，而数学期望是空间均值。遍历定 理实际表述了遍历性的含义：当时间趋于无穷时，时间均值等于 空间均值。
马尔可夫链的性质
• 直观上，一个非周期性的马尔可夫链，不存在一个状态，从这一 个状态出发，再返回到这个状态时所经历的时间长呈一定的周期 性
例
• 图上所示的马尔可夫链是周期的
例
• 转移概率矩阵
• 其平稳分布是
。此马尔可夫链从每个状态出发，
返回该状态的 时刻都是3的倍数，{3,6,9}，具有周期性，最终
在平稳分布
连续状态马尔可夫链
• 连续状态马尔可夫链 定义在连续状态空间S
，随机变量
• 转移概率分布由概率转移核或转移核(transition kernel）表示。
• 设S是连续状态空间，对任意的
定义为
• 其中 是概率密度函数，满足
连续状态马尔可夫链
• 转移核
表示从 x ~ A的转移概率
• 有时也将概率密度函数
积分计算
• 给定一个概率密度函数p(x)，只要取 • 就可得
• 就是说， 任何一个函数的积分都可以表示为某一个函数的数学 期望的形式，而函数的数学期望 又可以通过函数的样本均值估 计
• 于是，就可以利用样本均值来近似计算积分
例
• 用蒙特卡罗积分法求
•令 • 也就是说，假设随机变量x在(0,1)区间遵循均匀分布
机器学习与传统统计学方法的对比与优劣分析
机器学习与传统统计学方法的对比与优劣分析近年来，机器学习成为了一种备受关注的技术，逐渐引发了对传统统计学方法的讨论。
机器学习和传统统计学方法在处理数据和解决问题方面有不同的方式和优劣势。
本文将对这两种方法进行对比分析，以期能更好地了解它们各自的特点和应用。
一、机器学习机器学习是一种通过训练数据来让计算机自动学习并改进性能的技术。
在机器学习中，我们通常将数据划分为训练集和测试集，利用训练集训练模型，然后使用测试集来评估模型的性能。
机器学习中的算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
机器学习的优势在于它可以处理大规模和高维度的数据。
对于复杂的问题，机器学习可以通过学习数据的模式和规律来进行预测和分析。
此外，机器学习还可以根据数据的变化自动调整模型，从而提高预测和分析的准确性。
然而，机器学习也存在一些限制。
首先，机器学习需要大量的数据进行训练，否则模型的性能可能会受到限制。
其次，机器学习的结果通常是黑盒，难以解释模型的决策过程。
这在某些领域需要对模型的解释性有较高要求的情况下可能存在问题。
二、传统统计学方法传统统计学方法是一种利用统计模型和推断方法来进行数据分析和决策的方法。
传统统计学方法以概率和统计理论为基础，通过建立数学模型来描述数据的分布和关系。
在传统统计学中，我们通常使用假设检验、方差分析、线性回归等方法来进行数据分析。
传统统计学方法的优势在于它提供了一种可解释和可验证的方式来进行数据分析。
通过建立概率模型，我们可以对数据的分布和关系进行推断，并对结果进行统计显著性检验。
此外，传统统计学方法通常可以利用先验知识和假设来降低模型的复杂性。
然而，传统统计学方法也有一些局限性。
首先，传统统计学方法对数据的要求较高，需要满足一定的假设和条件。
如果数据不符合这些假设，传统统计学方法的结果可能会有一定的偏差。
其次，传统统计学方法通常只适用于特定的问题和场景，对于非线性和高维度的数据可能表现不佳。
三、机器学习与传统统计学方法的比较在和传统统计学方法相比较时，机器学习具有明显的优势和劣势。
人工智能的数学基础入门书籍 中文
随着人工智能技术的迅速发展，越来越多的人开始关注和学习人工智能的知识。
人工智能作为一门交叉学科，涉及到很多学科的知识，其中数学是人工智能的重要基础之一。
掌握人工智能的数学基础知识是学习人工智能的第一步。
本文将介绍一些适合初学者的人工智能数学基础入门书籍，帮助读者快速入门人工智能的数学世界。
1. 《深度学习》作者：Goodfellow，Bengio，Courville简介：这本书由深度学习领域的三位大咖Goodfellow、Bengio和Courville合作撰写，是一本权威的深度学习教材。
书中详细介绍了深度学习的数学基础，包括线性代数、概率论、信息论等内容。
适合想深入了解深度学习数学基础知识的读者。
2. 《统计学习方法》作者：李航简介：这本书是国内著名的机器学习教材，被誉为“统计学习领域的圣经”。
书中系统介绍了统计学习的基本概念和方法，涵盖了概率论、统计学、线性代数等数学知识。
适合希望从统计学习角度理解人工智能数学基础的读者。
3. 《机器学习》作者：周志华简介：周志华教授是我国著名的人工智能专家，这本书是他多年教学和研究的总结。
书中系统介绍了机器学习的理论和方法，包括概率图模型、支持向量机、神经网络等内容。
适合希望系统学习机器学习数学知识的读者。
4. 《线性代数及其应用》作者：Gilbert Strang简介：线性代数是人工智能领域中最基础的数学知识之一，这本书是一本经典的线性代数教材。
作者Gilbert Strang是麻省理工学院的教授，他生动有趣地讲解了线性代数的基本概念和应用，适合初学者入门线性代数。
5. 《概率论与数理统计》作者：吴冲简介：概率论和数理统计是人工智能和机器学习中常用的数学工具，这本书是一本系统介绍概率论和数理统计的教材。
作者吴冲是清华大学数学系的教授，他将概率论和数理统计的理论与实际应用相结合，便于读者理解和掌握。
以上是一些适合初学者的人工智能数学基础入门书籍推荐，读者可以根据自己的学习需求和兴趣选择合适的教材。
人工智能领域的经典学习资源推荐
人工智能领域的经典学习资源推荐人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门新兴的学科，吸引了越来越多的学习者和从业者。
在学习人工智能的过程中，选择合适的学习资源能够帮助我们夯实基础、深入了解技术原理，并提升实际应用的技能。
本文将向大家推荐几本经典的人工智能领域学习资源，以供参考。
一、《人工智能：一种现代的方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）《人工智能：一种现代的方法》是由斯图尔特·拉塞尔（Stuart Russell）和彼得·诺维格（Peter Norvig）合著的经典教材。
作为人工智能领域最权威的教材之一，这本书涵盖了从知识表示、搜索算法到概率推理等多个方面的内容。
书中介绍了许多经典的人工智能算法和方法，并通过丰富的案例和示例帮助读者理解和应用这些技术。
不仅适合人工智能领域的初学者，也是专业人士进行深入学习和研究的重要参考资料。
二、《深度学习》（Deep Learning）作为目前人工智能领域最热门的技术之一，深度学习在图像和语音处理、自然语言处理等领域取得了显著的成就。
本书由深度学习领域的权威专家伊恩·古德费洛（Ian Goodfellow）、约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）和亚伦·库维尔（Aaron Courville）合著，系统地介绍了深度学习的原理、算法和实际应用。
读者可以通过该书了解到神经网络、卷积神经网络、递归神经网络等深度学习模型的基本概念与实现方式，并学习如何应用深度学习解决实际问题。
三、《统计学习方法》《统计学习方法》是机器学习领域的经典教材，由李航编著。
该书主要介绍了统计机器学习的基本原理和方法，涵盖了感知机、支持向量机、决策树、随机森林等多种经典机器学习算法。
通过理论推导和实际案例分析，读者可以深入理解机器学习算法的原理和应用，掌握相关的实现技巧和调参方法。
机器学习中的统计分析方法
机器学习中的统计分析方法随着信息技术的发展，计算机的智能化可以让我们更快、更准确的解决我们在日常生活、科学研究中遇到的问题。
机器学习是一种非常重要的人工智能领域，通过分析数据来预测结果。
而统计分析方法是机器学习领域中的一种关键技术，本文将讨论机器学习中的统计分析方法。
统计学的基本理论是给出一种证据，可以从数据中得出结论并提高信心水平。
这同样适用于机器学习领域。
统计学在机器学习中发挥着关键作用，因为它提供了强有力的模型来预测和解释数据。
我们可以在许多机器学习应用程序中看到统计学的使用，例如推荐算法、自然语言处理、图像识别等。
其中，针对不同需求和目标的统计分析方法也不尽相同。
至于机器学习中的模式识别问题，我们可以使用许多统计分析方法来解决。
其中一个可以帮助我们分析数据的方法被称为主成分分析（PCA）。
PCA通过降低数据维度来提供数据的可视化表示。
这个主成分是一条在数据空间中折线，这条线可以把数据的方差最大化到数据中心。
该方法可用于数据聚类或挖掘模式，以理解观测值之间的关系。
另一个统计分析技术是多元线性回归，它可以帮助我们建模过程中多个因素之间的关系。
建立线性回归模型时，需要考虑各种变量之间的相互作用。
比如说，我们可以建立一种模型来解释用户购买行为，这种模型可以预测用户的消费量并与其他数据对比。
在这种情况下，模型将需要考虑时间因素、用户数据、任何产品或服务的特性以及价格等等诸多因素。
统计学还可以帮助我们分析数据，并对数据进行分类。
例如，通过朴素贝叶斯法（Naive Bayes），我们可以把数据划分为不同的分类，比如情感正面、负面和中性。
它通过数据的一些先验假设来对给定的数据集进行分类，并基于Bayes定理，同时考虑因果关系，以估计各个类别的概率。
在文本分类中，这被广泛应用于垃圾邮件过滤、情感分析等领域，这样可以自动将文本分为用户感兴趣的内容。
最后，还有一种统计学技术称为决策树。
决策树是机器学习中用于分类的常见方法之一，通过制定正式的逻辑，将数据转换为一组决策结构。
统计学习方法第二版 pdf
统计学习方法第二版 pdf
《统计学习方法第二版》是目前国内外颇受欢迎的机器学习教材之一。
它由机器学习领域的著名专家李航所著，第二版于2019年新版上市。
本书内容全面，系统，涵盖了诸多机器学习方法，并通过实际案例和算法原理的深度解读，让读者可以轻松掌握机器学习的基本理论和实际应用。
以下是《统计学习方法第二版》pdf的下载方法。
第一步，打开搜索引擎
打开搜索引擎，输入“统计学习方法第二版pdf下载”，然后选择相关的搜索结果。
第二步，找到可靠下载站点
从搜索结果中挑选一个可靠的下载站点，这个站点提示下载速度较快、无病毒库、下载的pdf为最新版等。
第三步，进入下载页面
通过点击下载站的搜索结果，进入到下载页面，主要包括：书的相关信息、下载格式选择以及验证码输入。
第四步，选择pdf的版本和格式
因为《统计学习方法第二版》的pdf格式有多种，我们需要根据自己的设备和需要选择相应的版本和下载格式。
第五步，输入验证码
在下载页面上，输入正确的验证码，这是为了防止机器恶意下载。
第六步，开始下载
在填写完验证码之后，点击“下载”按钮，等待文件下载完毕。
下载时间视文件大小和网速而定。
一般情况下，下载速度较快，可以在数秒之内完成。
总之，《统计学习方法第二版》是一部优秀的机器学习教材，pdf版下载方便，只需要六个步骤就可以轻松下载了。
本书适合计算机科学、统计学、数学等专业的本科生、研究生以及从事机器学习、数据分析等相关领域的工程师和研究者参考。
机器学习经典书目汇总
机器学习经典书目汇总本文总结了机器学习的经典书籍，包括数学基础和算法理论的书籍。
入门书单《数学之美》作者吴军大家都很熟悉。
以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。
《Programming Collective Intelligence》（《集体智慧编程》）作者Toby Segaran也是《BeautifulData : The Stories Behind Elegant Data Solutions》（《数据之美：解密优雅数据解决方案背后的故事》）的作者。
这本书最大的优势就是里面没有理论推导和复杂的数学公式，是很不错的入门书。
目前中文版已经脱销，对于有志于这个领域的人来说，英文的pdf是个不错的选择，因为后面有很多经典书的翻译都较差，只能看英文版，不如从这个入手。
还有，这本书适合于快速看完，因为据评论，看完一些经典的带有数学推导的书后会发现这本书什么都没讲，只是举了很多例子而已。
《Algorithms of the Intelligent Web》（《智能web算法》）作者Haralambos Marmanis、Dmitry Babenko。
这本书中的公式比《集体智慧编程》要略多一点，里面的例子多是互联网上的应用，看名字就知道。
不足的地方在于里面的配套代码是BeanShell而不是python或其他。
总起来说，这本书还是适合初学者，与上一本一样需要快速读完，如果读完上一本的话，这一本可以不必细看代码，了解算法主要思想就行了。
《统计学习方法》作者李航，是国内机器学习领域的几个大家之一，曾在MSRA 任高级研究员，现在华为诺亚方舟实验室。
书中写了十个算法，每个算法的介绍都很干脆，直接上公式，是彻头彻尾的“干货书”。
每章末尾的参考文献也方便了想深入理解算法的童鞋直接查到经典论文；本书可以与上面两本书互为辅助阅读。
《Machine Learning》（《机器学习》）作者Tom Mitchell是CMU的大师，有机器学习和半监督学习的网络课程视频。
统计学习方法有哪些
统计学习方法有哪些统计学习方法的三要素，包括假设空间、模型的选择准则以及模型学习的算法，简称为模型、策略和算法。
具体请看下文，下面是店铺分享给大家的统计学习方法的资料，希望大家喜欢!统计学习方法一1.极大似然原理：例子1：原理是这样的，一个师傅和一个徒弟去打猎，如果第一个猎物被打到了，不知道是谁打的，就猜是师傅打的，这就是极大似然。
例子2：假设一件事有100种可能性，在一次试验中其中一种可能性发生了，所以给人一种感觉这种可能性是最容易发生的，极大似然的想法就是使这种可能性达到最大统计学习方法二2.实际应用中极大似然估计分布的参数：根据n个样本，估计整体分布的参数，比如我们知道总体是服从正态分布，但是不知道具体参数theta和u。
其基本思想是这样的：选择一个参数使得实验结果具有最大的概率，已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。
Em算法和最大似然估计的关系：EM算法是求最大似然估计的一种方法，但是当含有隐变量时候不方便通过似然函数求导，来求参数，所以就分了e步和m步来求，这样方便P15页上面的“S折交叉验证”和“留一交叉验证”有什么区别吗?它们都是在数据集不够的条件下使用的一种方，举个例子吧s折交叉验证，外层一个大循环(比如你可以让它循环10次)，其中每一次都将数据集划分为训练集和测试集，这两大块的数据集大小的比例没做限定，然后用训练集训练模型，测试集经验风险，最后循环结束，对这些风险取平均值。
S折是把数据分成互不相交的S份，这里有个完备的概念，S-1份作为训练集，剩下的一份作为测试集，注意每一份是随机选的，但是个数相同，这S份都要遍历一遍，最后取平均值，不是取某一份最小的值，会发现用交叉验证每运行一次代码，结果都不一样，因为交叉验证虽然把数据评论分成S份，但每分都是随机选的，里面有个随机量，留一法就是只留一条数据作为测试数据，其他都作为训练集，是每份为一的交叉验证，特殊的交叉验证，留一法准确率高，就是运算量大，以上都是因为，我们训练数据太少，我们要怎家训练的多样性，才这么干的结构风险等于经验风险加正则化项。
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机器学习入门宝典《统计学习方法》的介绍
《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典，许多机器学习培训班、互联网企业的面试、笔试题目，很多都参考这本书。
本站根据网上资料用python复现了课程内容，并提供本书的代码实现、课件及电子书下载。
《统计学习方法》简介
《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与
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。
除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。
叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。
《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典，许多机器学习培训班、互联网企业的面试、笔试题目，很多都参考这本书。
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