李航-统计学习方法-笔记-1：概论
写在前面 本系列笔记主要记录《统计学习方法》中7种常用的机器学习分类算法，包括感知机，KNN，朴素贝叶斯，决策树，逻辑斯谛回归与最大熵模型，SVM，boosting。 课本还涉及到3种算法是关于概率模型估计和标注问题的，暂未列入学习计划，所以笔记中没有涉及，包括EM算法，隐马尔可夫模型，条件 ...
原文：统计学习方法笔记 -- 概论
统计学习方法是基于训练数据构建统计模型，从而对数据进行预测和分析。 统计学习分为，监督学习 supervised learning ，非监督学习，半监督学习和强化学习 reinforcement learning ，其中以监督学习最为常见和重要，所以这里只讨论监督学习 统计学习的过程如下， . 获取训练数据集合 . 确定假设空间，即所有可能的模型的集合 . 确定模型选择的准则 什么是最优模型的标准 ...
2014-03-14 18:25 3 2076 推荐指数：
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