标签:决策 上界 选择 问题 统计学习 最小化 函数 学习 习题
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),统计学习三要素
1,模型
决策函数模型:
条件概率模型:
2,策略
2.1 损失函数:
2.2 经验风险最小化和结构最小化
如贝叶斯估计的最大后验概率就是一种结构风险最小化的一个例子
3,算法
(四)模型评估选择
1,训练误差和测试误差
2,过拟合
过拟合和欠拟合产生的原因及解决方式:
4,正则化:L1和L2范式
5,交叉验证:训练集,验证集,测试集
6,泛化误差,泛化误差上界
7,生成模型和判别模型
8,分类模型
9,标注问题
10,回归模型
(五),课后习题
标签:决策 上界 选择 问题 统计学习 最小化 函数 学习 习题
原文地址:http://www.cnblogs.com/ksWorld/p/7092229.html