統計學習的定義、研究物件和方法統計學習(statistical learning) 是關於計算機基於資料構建概論統計模型並運用模型對資料進行**與分析的一門學科。統計學習也稱為統計機器學習(statistical machine learning)。監督學習
統計學習方法的三要素：模型、策略和演算法
模型選擇
生成模型與判別模型
應用：分類、標註和回歸
統計學習用於對資料進行**與分析，特別是對未知新資料進行**與分析。
統計學習的方法是基於資料構建統計模型從而對資料進行**與分析。
主要討論監督學習
模型(model)
策略(strategy)
演算法(algorithm)
得到乙個有限的訓練資料集合
確定包含素有可能的模型的假設空間，即學習模型的集合
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
通過學習方法選擇最優模型
利用學習的最優模型對新資料進行**或分析
統計學習方法 第一章統計學習方法概論
1.統計學習的方法是基於資料構建統計模型從而對資料進行 與分析。統計學習由監督學習，非監督學習，半監督學習和強化學習等組成。2.輸入變數和輸出變數都是連續變數，稱為回歸問題 輸出變數為有限個離散變數的 問題為分類問題 輸入變數和輸出變數均為變數序列的 問題稱為標註問題。3.統計學習常用的損失函式 0...
第一章 統計學習方法概論
統計學習方法是基於資料構建統計模型從而對資料進行 和分析 統計學習方法由監督學習非監督學習 半監督學習和強化學習等組成。主要討論監督學習 統計學習方法步驟 有限訓練集合 確定學習模型集合 模型選擇 確定模型選擇準則 策略，損失函式確定 實現求解最優化模型演算法 演算法，梯度下降演算法選擇 最優化模型...
統計學習方法第一章概論
統計學習分類 監督學習 是指從標註資料中學習 模型的機器學習問題，標註資料表示輸入和輸出的對應關係，模型對給定的輸入產生相應的輸出。監督學習的本質就是學習輸入到輸出的對映規律。輸入空間 輸入的向量。例如x 特徵空間 輸入空間到特徵空間的對映，如x 2,x 3等 輸出變數為連續變數的為回歸問題，輸出變...