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统计学习方法(一)(李航)

时间:2017-06-30 23:53:33      阅读:216      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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

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2,统计学习的对象

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3,统计学习的目的

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4,统计学习的方法

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(二),监督学习重要概念

1,输入空间,特征向量空间,输出空间

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(三),统计学习三要素

1,模型

  决策函数模型:技术分享

  条件概率模型:技术分享

2,策略

2.1 损失函数:

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2.2 经验风险最小化和结构最小化

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  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

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(四)模型评估选择

1,训练误差和测试误差

2,过拟合

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    过拟合和欠拟合产生的原因及解决方式:

      欠拟合的原因:模型复杂度过低,不能很好的拟合所有的数据,训练误差大;
      避免欠拟合:增加模型复杂度,如采用高阶模型(预测)或者引入更多特征(分类)等。
      过拟合的原因:模型复杂度过高,训练数据过少,训练误差小,测试误差大;
      避免过拟合:降低模型复杂度,如加上正则惩罚项,如L1,L2,增加训练数据等。

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

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8,分类模型

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9,标注问题

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10,回归模型

(五),课后习题

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统计学习方法(一)(李航)

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

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