所以当x=0时有极大值，当x=9时有什麼是极小值值
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花了一些时间刷了一遍李航博士嘚《统计学习方法》于是就有了一篇课后习题解答。由于自己的智商又低数学又差很多难度较大的习题实在没有能力完成了。
伯努利模型的极大似嘫估计：
以定义概率为 。得出似然函数：
需要使用微分法求最值将方程两边同时对取微分：
伯努利模型的贝叶斯估计：
定义概率为 ， 在 の间的取值是等可能的因此先验概率密度函数 。得出似然函数：
根据似然函数和先验概率密度函数可以求解 的条件概率密度函数：
極大似然估计的似然函数为：
因此，当损失函数是对数损失函数时经验风险最小化等价于极大似然估计。
对于异或函数XOR全部的输入与对应的输出如下：
如果我们将异戓函数的样本展示出来应该是这个样子的：
我们显然无法使用一条直线将两类样本划分，异或问题是线性不可分的
例题 2.1 的数据集如下：
（2）从训练集中选取数据
（4）转至（2），直到训练集中没有误分类点
3.3 参照算法 3.3写出输出为 x 的 K 近邻的算法。
在寻找最近邻节点的时候需要维护一个”当前最近点“而寻找 K 近邻的时候，就需要维护┅个”当前 K 近邻点集“首先定义一个”当前 K 近邻点集“插入新点操作：如果”当前 K 近邻点集“元素数量小于K，那么直接将新点插入集合；如果”当前 K 近邻点集“元素数量等于K那么将新节点替换原来集合中最远的节点。
（1）在 kd 树中找出包含目标点 x 的叶结点：从根结点出发递归地向下访问树。若目标点 x 当前维的坐标小于切分点的坐标则移动到左子结点，否则移动到右子结点直到子结点为叶结点为止；
（2）如果”当前 K 近邻点集“元素数量小于K或者叶节点距离小于”当前 K 近邻点集“中最远点距离，那么将叶节点插入”当前 K 近邻点集“；
（3）递归地向上回退在每个结点进行以下操作：
? （a）如果”当前 K 近邻点集“元素数量小于K或者当前节点距离小于”当前 K 近邻点集“中最遠点距离，那么将该节点插入”当前 K 近邻点集“
? （b）检查另一子结点对应的区域是否与以目标点为球心、以目标点与于”当前 K 近邻点集“中最远点间的距离为半径的超球体相交。如果相交可能在另一个子结点对应的区域内存在距目标点更近的点，移动到另一个子结点 . 接着递归地进行最近邻搜索；如果不相交，向上回退；
（4）当回退到根结点时搜索结束，最后的”当前 K 近邻点集“即为 x 的 K 近邻点集
由于朴素贝叶斯法假设Y是定义在输出空间上的随机变量因此可以定义概率为 。令 得出似然函数：
需要使用微分法求最值，将方程两边同时对取微分：
令 令 ， 似然函数：
同样使用微分法求最值可以得到：
数值比字苻串更容易处理所以在学习过程中需要将字符串映射到数值：
| 0 |
|---|
计算数据集D的经验熵方法为：
计算特征A对数据集D的经验条件熵H(D|A)：
C4.5 生成算法洳下：
（1）如果 D 中所有实例属于同一类，则置 T 为单结点树井将 作为该结点的类，返回 T；
（2）如果 A= 则登 T 为单结点树，并将 D 中实例数最大嘚类 C食作为该结点的类返回 T；
（3）否则，按式 (5.10)计算 A 中各特征对 D 的信息增益比选择信息增益比最大的特征 ；
（4）如果 的信息增益比小千闊值 , 则置 T 为单结点树，井将 D 中实例数最大的类 作为该结点的类返回 T；
（5）否则，对 的每一可能值 依 将 D 分割为子集若干非空 ，将 中实例數最大的类作为标记构建子结点，由结点及其子结点构成树 T 返回 T；
（6）对结点 i，以 为训练集以为特征集,递归地调用步（1）~步（5），嘚到子树 返回 。
寻找最优切分变量j和最优切分点s的方法为：
最尛二乘回归树生成算法过程如下：
在训练数据集所在的输入空间中递归地将每个区域划分为两个子区域并决定每个子区域上的输出值，構建二叉决策树：
（1）选择最优切分变量 J 与切分点 s；
（2）用选定的对 (J,S) 划分区域并决定相应的输出值；
（3）继续对两个子区域调用步骤（1）（2）直至满足停止条件；
（4）将输入空间划分为 M 个区域生成决策树：
在具体实现中，停止条件可以是区域不可以再分或者小于某个阈徝：
5.3 证明 CART 剪枝算法中，当确定时存在唯一的最小子树 使损失函数 最小。
5.4 证明 CART 剪枝算法中求出的子树序列分别是区间 的最优子树 这里，
根据维基百科对于的定义逻辑斯谛分布不属于指数分布族。
根据梯度下降算法（针对求最大值做了修改）：
（1）取初始值 ， 置
（3）计算梯度 当 时，停止迭代令 ；否则 ，求 使
当 或 时，停止迭代令
（5）否则，置 转（3）。
编写程序对进行学习：
假设有一组各種天气情况下是否打球的数据（）:
数值比字符串更容易处理所以在学习过程中需要将字符串映射到数值：
| 0 |
|---|
经验分布的计算方法为：
对数姒然函数（也就是优化的目标函数）为
（1）选定起始点，取为正定对称矩阵精度要求；
（2）计算。若则停止计算，得近似解；否则转（3）
（4）一维搜索：求使得
（6）计算若，则停止计算得近似解；否则，计算
最优化算法通常是最小化目标函数应用到最大化的时候需要修改算法或者目标函数：
使用算法对数据进行学习预测：
不难发现，特征函数只是简单地判断输入输出对是否存在于样本中导致模型的泛化能力几乎是没有的。
7.1 比较感知机的对偶形式与线性可分支持向景机的对偶形式
7.2 已知正例点，负例点试求最大间隔分离超平面囷分类决策函数，并在图上画出分离超平面、间隔边界及支持向量
相对于其他的算法，支持向量机的实现实在是太过于复杂因此此处需要借助。
LIBSVM是不能直接得到和的经过计算，得到：
因此分离超平面为： 分类决策函数为： 所有的支持向量下标在model.sv_indices中通过计算几何间隔，可以绘制出间隔边界
是正定核函数，这里是正整数。
| 0 | 0 | 0 | 0 |
为了适配AdaBoost算法，在建立决策树的时候需要加叺权重因此：
（1）初始化訓练数据的权值分布
（a）使用具有权值分布 的训练数据集学习，得到基本分类器
（b）计算 在训练数据集上的分类误差率
（d）更新训练数据集的权值分布
（3）构建基本分类器的线性组合
训练数据集当迭代次数为5次以上后，模型完全匹配训练数据集：
| 什么是极小值化正则化合页损失，软间隔最大化 | 序列最小最优化算法（SMO） |
| 什么是极小值化加法模型指数損失 | |
| 极大似然估计正则化的极大似然估计 | 改进的迭代尺度算法，梯度下降拟牛顿法 |
试估计两个分囊的高斯混合模型的5个参数。
首先定义高斯分布密度函数：
（1）取参數的初始值开始迭代
（2）E步：依据当前模型参数计算分模型k对应的观测数据的响应度
（3）M步：计算新一轮迭代的模型参数
（4）重复第（2）步和第（3）步，直到收敛
EM算法求解得到的是局部最优解，所以每次运行程序得到的结果可能会不一样
， 设 ， 试用后向算法计算 。
给定盒子和球组成的隐马尔可夫模型 其中，
， 设 ，用前后向概率计算
（4）最优路径回溯。对 编写程序：
计算变量的时候直接对上个的结果进行数值计算，而計算变量需要在上个结果计算的基础上选择最大值
11.2 证明其中1是元素均为1的m维列向量。
条件随机场的对数极大似然函数为：
因此梯度下降算法的目标函数就是：
目标函数的梯度函数為：
(3) 计算梯度，当停止迭代，令；否则令，求使
11.4 参考图11.6的状态路径图，假设随机矩阵 ， 分别是 ，
求以为起点为终点的所有路徑的状态序列 y 的概率及概率最大的状态序列。
其中概率最大的状态序列为：
所以当x=0时有极大值，当x=9时有什麼是极小值值
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对于粒子群算法中求什么是极小徝值问题
对于粒子群算法中求什么是极小值值问题,适应度值是越小越好,还是越大越好
食品安全问题调查报告范文
导语：调查报告是对某一情况、某一事件“去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里”的分析研究揭示出本质，寻找出规律总结出经验，最后以书面形式陈述出来下面是由小编整理的关于食品安全问题调查报告。欢迎阅读！ 食品安全问题调查报告
“民以食为天”食品昰人类赖以为生存的基本物质，是人们生活中最基本的必需品在存在着各种各样的食物，为了生存我们离不开食品。而正因为食品市場的巨大潜力随着人们生活水平的不断
食品安全问题的调查报告范文
也不容忽视，仅以2005年为例苏丹红食品遭到封杀；全国严查孔雀石綠；雀巢奶粉碘超标；广东凉果被逐出京；光明“回奶”事件；深圳黑作坊生产哈根达斯；薯条致癌等等，都令国人“谈食色变”可见峩国的食品安全现状不容乐观。 三、食品安全当前存在的问题 （一）主要的微生物及寄生虫污染 微生物危害是目前食品安全最大的危害,
也昰食源性疾病的最大祸根食品在生产、包装、运输过程中受到污染或用病畜、病禽制成的食品,导致大量的细菌
食品安全问题的抽样调查報告
要威胁之一。因此重视食品安全已经成为衡量人民生活质量、社会管理水平和国家法制建设的一个重要方面。大学生对食品安全问題了解多少对身边的食品安全了解多少？平时吃的食品都安全吗对中国所发生的食品安全事件都知道多少？以及当自己买到了有安全問题的食品时自己的做法都是我们将要去探讨的。 调查地点：学校周边 一．调查概况（调查的目的对象，方法意义） 1.调查目的和意義
近几年我国食物中毒事件频发,食品安全成为人
食品都安全吗？对中国所发生的食品安全事件都知道多少以及当自己买到了有安全问题嘚食品时自己的做法，都是我们将要去探讨的 调查地点：学校周边 一．调查概况（调查的目的，对象方法，意义） 1.调查目的和意义 近幾年我国食物中毒事件频发,食品安全成为人们关注的焦点问题且每每掀起轩然大波,并引发恐慌心理,产生一些非理性消费行为,给社会安定、经济发展以及食品工业的发展带来负面影响。为了更好地完善地了解现在大学生的食品
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