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统计学习方法的学习
第一章概要
1、统计学习指的是计算机依据数据简历概率统计模型,并运用模型对数据进行分析和预测的学科。统计学习包括监督学习,非监督学习和强化学习。
2、统计学习三要素:模型,策略,算法
监督学习 从给定的有限的训练数据 假定数据是独立同分布的 假设模型属于某一个假设空间 应用某一个评价标准 从假设空间中选取一个最优的模型 使得给定训练数据以及未知测试数据在给定评价标准意义下有最准确的预测。
3、监督学习核心在于监督,也就是评价标准发挥的监督作用,决定着模型的选取和训练过程。
4、提高学习的泛化能力是重要目标。
5、分类问题、标注问题、回归问题都是监督学习的重要问题。
6、正则化和交叉验证是防止过拟合的重要方法。
第二章感知机
1、感知机是二类分类模型。