李航统计学习决策树例5.3

李航的统计学习决策树例5.3是关于决策树生成和特征选择的例子。在该例子中，主要使用了ID3生成算法和信息增益准则来选择特征和构建决策树。首先，确定损失函数为正则化的极大似然估计，最小化损失函数，然后使用ID3生成算法在决策树的各个节点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。这个例子主要展示了决策树的生成过程和特征选择问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【统计机器学习-李航】第5章 决策树](https://blog.csdn.net/wayaya112/article/details/123731802)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

相关问题

李航统计学习决策树例8.1

李航《统计学习方法》中的决策树例8.1是关于AdaBoost算法的应用。在这个例子中，题目要求使用决策树桩作为弱分类器，并用AdaBoost算法学习一个强分类器。具体的步骤如下：

1. 初始化样本权重：首先，将所有样本的权重初始化为相等值。

2. 迭代训练：进行多轮迭代，每轮迭代中，都按照以下步骤进行：

a. 训练弱分类器：根据当前样本的权重，使用决策树桩作为弱分类器进行训练。决策树桩是一种简单的决策树模型，只有一个分裂节点，用来进行二分类。

b. 计算分类误差率：使用训练好的弱分类器对所有样本进行分类，并计算分类误差率。分类误差率是被错误分类样本的权重之和。

c. 更新样本权重：根据分类误差率，更新样本权重，使得被错误分类样本的权重增加，被正确分类样本的权重减少。

d. 计算弱分类器的权重：根据分类误差率，计算当前弱分类器的权重。分类误差率越小，对应的弱分类器权重越大。

e. 更新样本权重：根据弱分类器的权重，更新样本权重，使得被正确分类样本的权重减少。

3. 构建强分类器：将训练得到的所有弱分类器按照权重进行加权组合，得到一个强分类器。

这就是李航《统计学习方法》决策树例8.1的主要步骤。通过使用AdaBoost算法，可以将多个弱分类器组合成一个强分类器，提高整体的分类性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [李航《统计学习方法》习题8.1（用CART作弱分类器）](https://blog.csdn.net/elloworl/article/details/103553560)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [em算法代码matlab实现-BasicMLAlgs:基础机器学习算法实现，以李航博士的《统计学习方法》为蓝本](https://download.csdn.net/download/weixin_38724154/19049711)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

李航 统计学习方法 pdf csdn

李航的《统计学习方法》是一本经典的统计学习方面的教材，被广泛应用于机器学习和数据分析领域。这本书系统介绍了统计学习的基本理论、方法和应用，涵盖了监督学习、无监督学习、半监督学习等多个方面。

在这本书中，李航首先介绍了统计学习的基本概念和相关数学知识，如概率论、统计学等。然后详细阐述了监督学习的方法，包括感知机、支持向量机、决策树、神经网络等。接着，他介绍了无监督学习的方法，如聚类、降维等。最后，还介绍了统计学习在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用。

这本书通俗易懂，深入浅出地介绍了统计学习的基本原理和方法，适合作为统计学习领域的入门教材。在CSND网站上，可以找到这本书的PDF版本，为广大学习者提供了方便。通过阅读这本书，可以系统地学习到统计学习的基本知识，对于想要从事机器学习和数据分析工作的人来说，这本书是一本非常宝贵的学习资料。

总的来说，李航的《统计学习方法》是一本权威、全面且不失深度的统计学习教材，对于想要学习机器学习和数据分析的人来说具有重要的参考价值。阅读这本书对于提高自己的统计学习理论水平和实践能力是非常有帮助的。