第一章 统计学习方法概论
统计学习方法:监督、无监督、半监督、强化学习
蓝皮书只讲监督学习
方法 = 模型+策略+算法
模型 : 学习条件概率分布或者决策函数
P(Y|X)P(Y|X)
Y=f(x)Y=f(x)
策略:经验(平均损失)风险或者结构(加正则化项)风险最小化
对数损失函数(对数似然损失函数)
L(Y,P(Y|X))=−logP(Y|X)L(Y,P(Y|X))=−logP(Y|X)
本文介绍了统计学习方法的基础概念,包括监督、无监督、半监督和强化学习等不同类别,并重点讲解了监督学习中涉及的基本要素,如模型、策略及算法。通过探讨条件概率分布或决策函数的学习方式,以及采用的经验风险最小化策略等内容,为读者提供了统计学习方法的入门指南。
统计学习方法:监督、无监督、半监督、强化学习
蓝皮书只讲监督学习
方法 = 模型+策略+算法
模型 : 学习条件概率分布或者决策函数
P(Y|X)P(Y|X)
Y=f(x)Y=f(x)
策略:经验(平均损失)风险或者结构(加正则化项)风险最小化
对数损失函数(对数似然损失函数)
L(Y,P(Y|X))=−logP(Y|X)L(Y,P(Y|X))=−logP(Y|X)
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