為了解決任務t,設計一段程式,從經驗e中學習,達到效能度量值p,當且僅當有了經驗e後,經過p評判,程式在處理t時的效能得到提公升.
就是要學習的概率分布或決策函式
所有可能的條件概率分布或者決策函式構成的集合就是模型的假設空間
從假設空間中學習最優模型的方法,稱為策略
衡量模型好與不好需要一些指標,這時引入風險函式和損失函式來衡量
**值和真實值通常是不想等的,我們用損失函式或代價函式來度量**錯誤的程度,記作
l (y
,f(x
))
l(y,f(x))
l(y,f(
x))是指學習模型時的具體計算方法,求解最優模型歸結為乙個最優化問題,統計學習的演算法等價於求解最優化問題的演算法,也就是求解析解或數值解
定義:
統計學習方法三要素
本文節選自李航博士 統計學習方法 第一章第三節的內容。文中將統計學習方法簡單表示為如下公式。另外，後文中提及的內容主要是針對監督學習進行說明。方法 模型 策略 演算法 監督學習過程中，模型就是所要學習的條件概率分布或決策函式 即訓練集到樣本集的對映函式 其假設空間包括所有可能的條件概率分布或決策函式...
機器學習ML方法三要素
機器學習方法三要素 模型 策略 演算法 使用者會員資訊 使用者 性別學歷 工作年限 消費額度商三男 本31000李思女 專2800給降使用者的各個屬性值數值化，如男和女用1和0表示，研究生，本科，專科，高中 分別用過 4，3，2，1表示，年限就直接用0，1，2，3，4表示，等那麼公式可以列為 判斷值...
機器學習中三要素
機器學習的三要素是模型 策略 方法 模型 統計學習首要考慮的問題是學習什麼樣的模型。在監督學習過程中，模型就是所要學習的條件概率分布或決策函式。策略 策略即從假設空間中挑選出引數最優的模型的準則。模型的分類或 結果與實際情況的誤差 損失函式 越小，模型就越好 策略是通過引入損失函式來度量模型的好壞。...