关键词：
1.回归问题：输入变量和输出变量均为连续变量的预测问题。等价于函数拟合，回归模型表示输入变量到输出变量之间映射的函数。
2. 分类问题：输出变量为有限个离散变量的预测问题称为分类问题
3.标注问题：输入变量和输出变量均为变量序列的预测问题
4.假设空间：模型属于有输入空间到输出空间的映射的集合，这个集合就是假设空间。假设空间的确定意味着学习范围的确定。
5.统计学习方法的三要素：方法=模型+策略+算法。模型就是所要学习的条件概率或决策函数。 策略是从假设空间中按照什么样的准则学习或者选择最优模型，引入损失函数和风险函数。算法是指学习模型的具体计算方法。
6. 损失函数是f(x)和Y的非负实值函数，记作L(Y,f(x)), 常用的损失函数有（1）0-1损失函数，（2）平方损失函数，（3）绝对损失函数，（4）对数损失函数
7. 经验风险最小化：如最大似然估计，容易出现过拟合。
8. 结构风险最小化：等价于正则化，在经验风险上加上表示模型复杂度的正则化项或惩罚项。如贝叶斯估计中的最大后验概率估计
9.防止过拟合的方法：正则化和交叉验证。正则化项一般是模型复杂度 的单调递增函数，模型越复杂，正则化值就越大，可以是模型参数向量的范数。
10.分类问题可以用到的统计学习方法：k近邻法，感知机，朴素贝叶斯法，决策树，决策列表，统计斯谛回归模型，支持向量机，提升方法，贝叶斯网络，神经网络等
11.标注问题用到的统计学习方法：隐马尔可夫模型，条件随机场
第1章统计学习方法概论
学习定义：如果一个系统能够通过执行某个过程改进他的性能，这就是学习。统计学习的对象：数据目的：对数据进行预测和分析方法：监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习 统计学习的三要素：方法=模型+策略+算... 查看详情
统计学习方法笔记——统计学习方法概论
1.统计学习 统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科，也称统计机器学习。统计学习是数据驱动的学科。统计学习是一门概率论、统计学、信息论、计... 查看详情
统计学习方法概论
...p; 4、统计学习以方法为中心，统计学习方法构建模型并应用模型进行预测与分析。 5、统计学习是概率论、统计学、信息论、计算机理论、最优化理论及计... 查看详情
1.统计学习方法概论
1.统计学习统计学习的对象：（1）data：计算机及互联网上的各种数字、文字、图像、视频、音频数据以及它们的组合。（2）数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性。统计学习的目的：用于对数据（特别是未知数据）... 查看详情
第01章统计学习方法概论
统计学习方法--机器学习概论
（本章主要参考李航老师的《统计学习方法》，其次是周志华老师的《机器学习》。通过自己的阅读，提炼出书中的知识点以及些许自己部分的理解(可能不到位)，巩固所学知识。）统计学习方法概论本章简要叙述统计学习方法... 查看详情
第一章统计学习及监督学习概论
目录1统计学习1.1背景1.2统计学习分类1.3统计学习方法三要素2泛化能力3生成模型和判别模型4监督学习应用4.1分类问题4.2标注问题4.3回归问题我有一点点机器学习的基础，这一章阅读起来还是比较轻松。1统计学习1.1背景这里首先... 查看详情
统计学习方法（李航）
统计学习方法概论：（一），统计学习1，统计学习的特点 2，统计学习的对象 3，统计学习的目的 4，统计学习的方法 （二），监督学习重要概念1，输入空间，特征向量空间，输出空间 （三），统计学习... 查看详情
第一章：统计学习及监督学习概论
目录统计学习基本分类按模型分类按算法分类按技巧分类三要素模型策略算法生成模型和判别模型生成方法判别方法应用习题统计学习对象:data目的:预测和分析方法监督，无监督，强化学习基本分类监督学习从标注数据中学习预... 查看详情
通俗易懂的图解机器学习之机器学习概论
❤️通俗易懂的图解机器学习❤️之机器学习概论（这个是连载的哦…）文章目录❤️通俗易懂的图解机器学习❤️之机器学习概论一、什么是机器学习1、学习的种类1.1、监督学习1.2、无监督学习1.3、强化学习2、机器学... 查看详情
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python深度学习之路-1机器学习概论
【Python深度学习之路】-1机器学习概论1.1机器学习简介机器学习火热的原因是：人类无论如何也做不到在短时间内实现从大量数据中自动地计算出正确结果的操作。所谓机器学习：通过对数据进行反复的学习，来找出... 查看详情
深度学习——概论学习笔记
1.什么是神经网络例1：房屋价格预测房屋大小（输入x）->函数（神经元）->房屋价格（输出y）例2：房屋价格预测（多神经元）输入 隐藏单元 输出size->family pricebedroomswalkability zipcodeschoolquality wea... 查看详情
习题
第1章统计学习方法概论习题1.1 说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。假设观测到伯努利模型nnn次独立的数据生成结果，其中k... 查看详情
数据库系统概论学习笔记
数据库系统概论学习笔记（一）时间：第一周 年级：大三 学生：南通大学网络工程何季生2017.9.14一.绪论1.1数据库系统概述 1.数据 描述事物的符号记录称为数据。数据的含义称为数据的语义，数据与... 查看详情
1计算方法概论
1概论计算方法又称数值分析，主要研究科研和工程中数学问题的算法设计及相关理论。这一部分主要介绍计算方法当中一些基本的概念。1.1引言1.1.1计算方法的意义由于计算机性能的快速发展，极大拓展了数学的应用范围和能力... 查看详情
无监督学习概论
....1聚类2.2降维2.3概率生成模型3.无监督学习三要素4.无监督学习方法4.1聚类4.2降维4.3话题分析4.4图分析0.写在前面的话 2021年是自监督学习，尤其是对比学习爆发的一年。不管是CV(simCLR、MoCo)还是NLP(simCSE、simBERT)都涌现出了很多... 查看详情
概论论与数理统计严继高版第六章习题答案（含过程）
第八题在下一页 查看详情