第一章统计学习方法概论

最新推荐文章于 2023-08-07 08:08:47 发布

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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。

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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
$P(Y|X)$
$Y=f(x)$
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）
$L(Y,P(Y|X)) =-logP(Y|X）$

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