统计学习方法由三个要素组成：方法=模型+策略+算法 模型是针对具体的问题做的假设空间，是学习算法要求解的参数空间。例如模型可以是线性函数等。 策略是学习算法学习的目标，不同的问题可以有不同的学习目标，例如经验风险最小化或者结构风险最小化。 经验风险最小化中常见的损失函数有：0-1损失函数、残 ...

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： ...

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 ...

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 ...

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. ...

Adaboost 适用问题：二分类问题 模型：加法模型 \[f(x)=\sum_{m=1}^{M} \alpha_{m} G_{m}(x) \] 策略：损失函数为指数函 ...

） 2.2.1 坐标下降法 2.2.2 SMO求解方法 ...

作者：桂。 时间：2017-05-13 14:19:14 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6847334.html 、 前言 内容主要是CART算法的学习笔记。 CART算法是一个二叉树问题，即总是有两种选择，而不像之前 ...