第一章 統計學習方法概論 統計學習的主要特點是: (1)統計學習以計算機及網絡為平台,是建立在計 算機及網絡之上的; (2)統計學習以數據為研究對象,是數據驅動的學科; (3)統 ...
第一章 . 說明伯努利模型的極大似然估計以及貝葉斯估計中的統計學習方法三要素。 答: 統計學習方法的三要素是模型 策略 算法。 模型 策略 算法 極大似然估計 條件概率 經驗風險最小化 求解析解 貝葉斯估計 條件概率 結構風險最小化 求數值解 伯努利模型是定義在取值為 和 的隨機變量上的概率分布。 極大似然估計: 似然函數的對數: 其中,n為實驗次數,k為n次實驗中結果為 的次數,Yi表示第i次實 ...
2019-07-11 21:19 0 1498 推薦指數:
第一章 統計學習方法概論 統計學習的主要特點是: (1)統計學習以計算機及網絡為平台,是建立在計 算機及網絡之上的; (2)統計學習以數據為研究對象,是數據驅動的學科; (3)統 ...
第12章 統計學習方法總結 1 適用問題 分類問題是從實例的特征向量到類標記的預測問題; 標注問題 是從觀測序列到標記序列(或狀態序列)的預測問題。可以認為分類問題是標注 問題的特殊情況。 分類問題中可能的預測結果是二類或多類; 而標注問題 ...
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 ...
第7章 支持向量機 支持向量機(support vector machines, SVM)是一種二類分類模型。它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器;支持向量機還包括核技巧,這使它成為實質上的非線性分類器。支持向量機的學習策略就是間隔最大化,可形式化為一個求解凸二次規划 ...
第11章 條件隨機場 條件隨機場(conditional random field, CRF)是給定一組輸入隨機變量條件下 另一組輸出隨機變量的條件概率分布模型,其特點是假設輸出隨機變量構成馬爾 可夫隨機場。條件隨機場可以用於不同的預測問題,本章 主要講述線性鏈(linear ...
支持向量機(supportvectormachines,SVM) 是一種二類分類模型.它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器,間隔最大使它有別於感知機; 支持向量機還包括核技巧,這使它成為實質上的非線性分類器.支持向量機的學習策略就是間隔最大化,可形式化為一個求解凸二次 ...
KNN算法 基本模型:給定一個訓練數據集,對新的輸入實例,在訓練數據集中找到與該實例最鄰近的k個實例。這k個實例的多數屬於某個類,就把輸入實例分為這個類。 KNN沒有顯式的學習過程。 KNN使用的模型實際上對應於特征空間的划分。特征空間中,對每個訓練實例點\(x_i\),距離該點比其它點更近 ...
提升(boosting) 方法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.本章首先介紹提升方法的思路和代表性的提升算法AdaBoost; 然后通過訓練誤差分析探討AdaBoost ...