统计学习(statistical learning)是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科． 统计学习也称为统计机器学习(statistical machine learning). 统计学习的主要特点是: (1）统计学习以计算机及网络为平台，是建立在 ...

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 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 ...

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. ...

统计学习 统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习（statical machine learning）。 统计学习的方法是基于数据构建统计模型从而对数据进行预测和分析。统计学习由监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习 ...

学习资源 公开课 入门 机器学习 - 吴恩达 进阶 CS229 - 吴恩达 DS-GA 1003 机器学习基石 - 林轩田 机器学习技法 - 林轩田 ...

在机器学习-李航-统计学习方法学习笔记之感知机(1)中我们已经知道感知机的建模和其几何意义。相关推导也做了明确的推导。有了数学建模。我们要对模型进行计算。 感知机学习的目的是求的是一个能将正实例和负实例完全分开的分离超平面。也就是去求感知机模型中的参数w和b.学习 ...

感知机应该是机器学习里面最简单的模型了。读一遍文章也能理解作者想表达的意思。因为以前像梯度下降，多项式拟合，神经网络都在Andrew Ng的公开课上看过了。但是真正关于书中的公式却不怎么理解。一些简单的作者也没有推导。毕竟这是机器学习，不是微积分，或者线性代数，或者概率论 ...