今天看了前三章,主要巩固了一些概念20150227
1、统计学习 的相关概念: 监督、非监督、半监督、强化学习
统计学习的三要素:模型、策略与算法
模型评估、模型选择、 正则化与交叉验证、泛化;生成与判别模型、分类、回归
2、感知机
感知机及其对偶
3、K近邻
距离范式,0,1,2,无穷范式。
本文主要介绍了统计学习的基础概念,包括监督、非监督、半监督及强化学习等不同学习方式的区别。此外还概述了统计学习的三要素:模型、策略与算法,并对模型评估、模型选择、正则化与交叉验证等进行了说明。文中还提到了生成与判别模型、分类与回归的概念,以及具体的算法如感知机、感知机对偶形式与K近邻算法。
今天看了前三章,主要巩固了一些概念20150227
1、统计学习 的相关概念: 监督、非监督、半监督、强化学习
统计学习的三要素:模型、策略与算法
模型评估、模型选择、 正则化与交叉验证、泛化;生成与判别模型、分类、回归
2、感知机
感知机及其对偶
3、K近邻
距离范式,0,1,2,无穷范式。
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