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统计学习 (步骤 (得到一个有限的训练数据集合, 确定包含的所有可能的模型的假设空间(学习模型的集合), 确定模型选择的准则,即学习的模型,…
统计学习
步骤
得到一个有限的训练数据集合
确定包含的所有可能的模型的假设空间(学习模型的集合)
确定模型选择的准则,即学习的模型
实现求解最优模型的算法,即学习的算法
通过学习方法选择最优模型
利用学习的最优模型对新数据进行预测或分析
三要素
模型
策略
算法
概念
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分析
别称
机器学习
对象
数据
分类
基本分类
监督学习(supervised learning)
基本概念
输入空间
输出空间
特征空间
模型实际上定义空间位置
假设空间
输入映射的所有可能的输出存在的空间
联合概率分布
本质
学习输入输出的映射的统计规律
预测任务
回归问题
特点
输入变量和输出变量均为连续变量的预测问题
分类问题
特点
输出变量为有限个离散变量的预测问题
标注问题
特点
输入变量和输出变量均为变量序列的预测问题
过程
学习
预测
非监督学习
半监督学习
强化学习