Adaboost 適用問題：二分類問題 模型：加法模型 \[f(x)=\sum_{m=1}^{M} \alpha_{m} G_{m}(x) \] 策略：損失函數為指數函數 \[L(y,f(x))=exp[-yf(x)] \] 算法：前向分步算法 ...

作者：桂。 時間：2017-05-13 14:19:14 鏈接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6847334.html 、 前言 內容主要是CART算法的學習筆記。 CART算法是一個二叉樹問題，即總是有兩種選擇，而不像之前 ...

提升方法 簡述：提升方法（boosting）是一種常用的統計學習方法，應用廣泛且有效。在分類問題中，它通過改變訓練樣本的權重，學習多個分類器，並將這些分類器進行線性組合，提高分類的性能。 本章 （1）介紹boosting方法的思路和代表性的boosting算法AdaBoost （2）通過訓練 ...

等組成。 統計學習方法包括假設空間、模型選擇的准則、模型學習的算法，這些統稱為統計學習方法的三要素： ...

上學期花了一個多月讀完了李航老師的《統計學習方法》，現在帶着新入團隊的新同學以讀書會的形式讀這本書，書里邊全是干貨，對於我理解基本的機器學習算法很有幫助，也筆頭做了一些總結（不完全基於此書），現將其摘錄於此作為在博客園的第一篇博客。因為並不是為了掃盲，所以僅僅是抓出脈絡以及關鍵點，方便以后快速溫習 ...

統計學習 統計學習：也稱統計機器學習，是計算機基於數據構建概率統計模型，並用模型進行預測與分析的一門學科。 數據是統計學習的對象。統計學習關於數據的基本假設是同類數據具有一定的統計規律性，這是統計學習的前提。這些數據具有某種共同的性質，並且由於具有統計規律性，因此可以用統計學習方法來加以處理 ...

目錄 SVM 1. 定義 1.1 函數間隔和幾何間隔 1.2 間隔最大化 2. 線性可分SVM 2.1 對偶問題 2.2 序列最小最優算法（SMO ...

統計學習方法是基於訓練數據構建統計模型，從而對數據進行預測和分析。 統計學習分為，監督學習（supervised learning），非監督學習，半監督學習和強化學習（reinforcement learning），其中以監督學習最為常見和重要，所以這里只討論監督學習 統計學習的過程如下， 1. ...