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 ...
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。 預測與分析是統計學習的目的,特別是對於未知新數據進行預測與分析。 統計學習方法是基於數據構建統計模型從而 ...
2019-07-25 06:50 0 1742 推薦指數:
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 ...
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: ...
1.1 統計學習 統計學習也稱統計機器學習 主要特點: 以計算機及網絡為平台,建立在計算機及網絡之上 以數據為研究對象,是數據驅動的學科 統計學習的目的是對數據進行預測和分析 統計學習以方法為中心,統計學習方法構建模型並應用模型進行預測和分析 統計學習是概率論、統計學 ...
10種統計學習方法特點的概括總結 本書共介紹了10種主要的統計學習方法:感知機,KNN,朴素貝葉斯,決策樹,邏輯斯諦回歸與最大熵模型,SVM,提升方法,EM算法,隱馬爾可夫模型,條件隨機場(CRF)。 適用問題 感知機,KNN,朴素貝葉斯,決策樹,邏輯斯諦回歸與最大熵模型,SVM,提升 ...
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. ...
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 ...
) 2.2.1 坐標下降法 2.2.2 SMO求解方法 ...