The Elements Of Statistical Learing第二章思维导图

最新推荐文章于 2023-12-26 19:46:31 发布
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分类专栏： 统计学 文章标签： 大数据 数据科学家 机器学习 函数 统计学习
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本文分享了作者阅读《The Elements of Statistical Learning》的心得体会，并通过比较最小二乘回归和最近邻方法，深入理解了约束函数的分类。作者计划实现书中的算法以加深理解。

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之前一直在迷茫，如果我想成为一名合格的大数据分析从业者，我应该如何做，直到我看到《分步教程：如何成为一名数据科学家？》这篇文章有了些许的眉目，这篇文章中推荐了《The Elements Of Statistical Learning》，我将只打印下来了。读完第二章，发现这本书确实值得一读，特别是看到两种方法（最小二乘回归和最近邻）的对比和约束函数的分类，之前看的统计学习和机器学习的算法有了更深层次的感悟了。下面是我看完做的思维导图。这本书我想将书中的算法都使用代码实现一下，加深对算法的理解！！！
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《The Elements of Statistical Learning》是机器学习领域的经典教材，第四章介绍了线性方法的基本概念和应用。 第四章主要包括以下内容： 1. 线性回归：介绍了线性回归的基本概念和数学模型。通过最小二乘法可以获得最优的回归系数，同时还介绍了基于正则化的线性回归模型，如岭回归和Lasso回归。 2. 多项式回归：介绍了多项式回归的概念和方法。通过引入多项式特征，可以提高线性模型的拟合能力，同时也存在过拟合的问题。 3. 基函数回归：介绍了基函数回归的概念和方法。通过引入非线性基函数，可以将线性模型拓展到非线性模型，并提高模型的灵活性。 4. 局部回归：介绍了局部加权线性回归（Locally Weighted Regression）的方法。该方法通过赋予不同数据点不同权重，来进行局部拟合。局部回归可以克服全局模型造成的误差，并提供更精确的预测结果。 5. 逻辑回归：介绍了逻辑回归的概念和应用。逻辑回归常用于二分类问题的建模，在线性回归的基础上，通过引入逻辑函数将输出映射到概率空间。 6. 多分类问题：介绍了多分类问题的处理方法。通过引入一对多（One-vs-Rest）或一对一（One-vs-One）的策略，将多分类问题转化为一系列二分类问题。 以上是《The Elements of Statistical Learning》第四章的主要内容概述。通过学习这些内容，读者可以了解线性方法在机器学习中的基本原理和应用，并在实际问题中运用。
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