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, 1. ...
上学期花了一个多月读完了李航老师的 统计学习方法 ,现在带着新入团队的新同学以读书会的形式读这本书,书里边全是干货,对于我理解基本的机器学习算法很有帮助,也笔头做了一些总结 不完全基于此书 ,现将其摘录于此作为在博客园的第一篇博客。因为并不是为了扫盲,所以仅仅是抓出脉络以及关键点,方便以后快速温习,而不是预习。 概论 机器学习很多时候也被称作统计机器学习,这是因为大部分机器学习方法或多或少基于统计 ...
2015-06-12 12:26 0 4620 推荐指数:
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, 1. ...
等组成。 统计学习方法包括假设空间、模型选择的准则、模型学习的算法,这些统称为统计学习方法的三要素: ...
提升方法 简述:提升方法(boosting)是一种常用的统计学习方法,应用广泛且有效。在分类问题中,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能。 本章 (1)介绍boosting方法的思路和代表性的boosting算法AdaBoost (2)通过训练 ...
1.1 统计学习 统计学习也称统计机器学习 主要特点: 以计算机及网络为平台,建立在计算机及网络之上 以数据为研究对象,是数据驱动的学科 统计学习的目的是对数据进行预测和分析 统计学习以方法为中心,统计学习方法构建模型并应用模型进行预测和分析 统计学习是概率论、统计学 ...
KNN算法 基本模型:给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例。这k个实例的多数属于某个类,就把输入实例分为这个类。 KNN没有显式的学习过程。 KNN使用的模型实际上对应于特征空间的划分。特征空间中,对每个训练实例点\(x_i\),距离该点比其它点更近 ...
10种统计学习方法特点的概括总结 本书共介绍了10种主要的统计学习方法: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,提升方法,EM算法,隐马尔可夫模型,条件随机场(CRF)。 适用问题 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,提升 ...
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 ...
统计学习 统计学习:也称统计机器学习,是计算机基于数据构建概率统计模型,并用模型进行预测与分析的一门学科。 数据是统计学习的对象。统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性,这是统计学习的前提。这些数据具有某种共同的性质,并且由于具有统计规律性,因此可以用统计学习方法来加以处理 ...