小星爷

统计学习方法概论统计学习 统计学习是关于计算机基于数据构建统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习方法。统计学习的方法 监督学习，非监督学习，半监督学习，强化学习 等 监督学习基本概念1. 输入空间，特征空间，输出空间2. 联合概率分布监督学习假设输入和输出的随机变量X和Y遵循联合概率分 P(x,y)P(x,y).统计学习假设数据存在一定的统计规律，X和Y

正则化这部分是结合统计机器学习的（李航）和吴恩达的机器学习视频写的，有什么不对的地方欢迎指出啊！当数据量少，特征也少的时候，我们训练的模型是欠拟合，这时候我们会通过交叉验证来弥补。 当数据量少，特征非常多的时候，容易出现过拟合，这时要通过正则化调整。1. 过拟合还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但是，实际上这并