機器學習第一節 統計

2021-10-05 14:53:57 字數 689 閱讀 7959

1、統計學習的物件是資料,統計學習從資料出發,提取資料的特徵,抽象資料的模型,發現資料的知識。

2、統計學習關於資料的基本假設是同類資料具有一定的統計規律性,這是統計學習的前提。同類資料是指具有某種共同性質的資料。只有當資料具有統計規律時,才可以用概率統計的方法加以處理。

**和分析

監督學習(supervised learning)、非監督學習(unsupervised learning)、半監督學習(semi-supervised learning)、強化學習(reinforcement learning)

統計學習方法三要素:模型(model)、策略(strategy)、演算法(algorithm)

訓練資料(training data)

驗證資料(test data)

評價準則(evaluation criterion)

假設空間(hypothesis space)

實現統計學習方法的步驟:

1、得到乙個有限的訓練資料集合

2、確定包含所有可能的模型的假設空間,即學習模型的集合

3、確定模型選擇的準則,即學習的策略

4、實現求解最優模型的演算法,即學習的演算法

5、通過學習方法選擇最優模型

6、利用學習的最優模型對新資料進行**和分析

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