本系列主要涉及李航統計學習方法一書、各大牛部落格和簡單例項，前面主要理論講解，大多是書本知識；由於數學基礎知識忘得比較快，可能好多講得不準確的地方，望各位指出；若文中有涉及各位版權的，請指出，本人會及時處理。
第一章將的是一些理論上的東西，沒有演算法，沒有太多公式推導：
主要涉及：
1、什麼是監督學習（例如：帶有標籤的分類問題）。對應著就是無監督學習，半監督學習等。
2、統計學習三要素：模型、策略和演算法。
3、在實際應用中，有著精確度等要求，如何在學習過程中驗證模型也是很重要的。
4、正則化和交叉驗證（懂一點機器學習的人都聽過），正則化是乙個很有用的東西（深度學習中也是）。
5、泛化能力，就是適應未知資料的能力。
6、生成模型和判別模型（對我來說，判別模型好懂點，生成模型有點抽象，就暫時放放，等看完貝葉斯回頭理解一下）。
7、實際問題通常會被轉換成分類問題、回歸問題等來解決。舉例，年齡**其實應該是乙個回歸問題，但是在實際應用中通常會轉換成分類問題來做。在自然語言處理中，還有標註問題等。
理論性的東西較多，看書能看懂很多，但還是不及應用來的快。先讀完李航這本書，後面會找一些具體的例子來用一用後面的演算法。
李航統計學習方法第一章知識點
李航統計學習方法第一章內容梳理 得到乙個有限的訓練資料集合，包括樣本特徵的抽取 確定包含所有可能的模型的假設空間 即學習模型的集合 對應判別模型和生成模型的訓練中，就是建立目標模型的數學公式描述 確定模型選擇的準則，即學習的策略 實現求解最優模型的演算法，即學習的演算法，這塊常常是學習策略的具體數學...
統計學習方法 第一章
1.統計學習的特點 2.統計學習的物件 對資料的基本假設 同類資料具有一定的統計規律性 3.統計學習的目的 4.統計學習方法 1.基本概念 x x 1,x 2,x i x n t x i x i 1 x i 2 x in t t x 1 y 1 x 2 y 2 x n y n 2.聯合概率分布 3....
統計學習方法第一章
1.numpy.poly1d 1,2,3 import numpy as np np.poly1d 1 2,3 poly1d 1 2,3 r np.poly1d 1 2,3 print r 1 62.from scipy.optimize import leastsq 表示scipy.optimiz...