《统计学习方法》（第十二章）——监督学习方法总结

方法	适用问题	模型特点	模型类型	学习策略	学习的损失函数	学习算法
感知机	二分类	分离超平面	判别模型	极小化误分类点到超平面的距离	误分点到超平面的距离	随机梯度下降
k邻近法	多分类，回归	特征空间，样本点	判别模型	-	-	-
朴素贝叶斯	多分类	特征与类别的联合概率分布，条件独立假设	生成模型	极大似然估计，最大后验概率估计	对数似然损失	概率计算公式，EM算法
决策树	多分类，回归	分类树，回归树	判别模型	正则化的极大似然估计	对数似然损失函数	特征选择，生成，剪枝
逻辑斯谛回归与最大熵	多分类	特征条件下类别的条件概率分布，对数线形模型	判别模型	极大似然估计，正则化的极大似然估计	逻辑斯谛损失	改进的迭代尺度算法，梯度下降，拟牛顿法
支持向量机	二分类	分离超平面，核技巧	判别模型	极小化正则化合页损失函数，软间隔最大化	合叶损失函数	序列最小最优化算法SMO
提升方法	二分类	弱分类器的线性组合	判别模型	极小化加法模型的指数损失	指数损失	前向分布加法算法
EM算法	概率模型参数估计	含隐变量概率模型	-	极大似然估计，最大后验概率估计	对数似然估计	迭代算法
隐马尔可夫模型	标注	观测序列与状态序列的联合概率分布模型	生成模型	极大似然估计，最大后验概率估计	对数似然损失	概率计算公式,EM算法
条件随机场	标注	状态序列条件下观测序列的条件概率分别，对数线性模型	判别模型	极大似然估计，正则化极大似然估计	对数似然损失	改进的迭代尺度算法，梯度下降，拟牛顿法