1.1统计学习笔记

发布于:2023-01-24 ⋅ 阅读:(21) ⋅ 点赞:(0) ⋅ 评论:(0)

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一、统计学习的特点

特点导图

二、统计学习的对象

统计学习的对象是数据,他具有多样性,具有一定的统计规律性;

  • 在统计学习过程中,以变量变量组表示数据;
  • 数据的类型由连续变量离散变量表示;

三、统计学习的目的

通过构建概率统计模型,实现对数据的预测与分析。

四、统计学习的方法

(一) 统计学习的组成

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(二)统计学习方法的三要素

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  • 模型:又称为模型的假设空间,从给定的、 有限的、 用于学习的训练数据(training data) 集合出发, 假设数据是独立同分布1产生的; 并且假设要学习的模型属于某个函数的集合。
  • 策略:又称模型选择的准则,应用某个评价准则(evaluation criterion) , 从假设空间中选取一个最优的模型, 使它对已知训练数据及未知测试数据(test data) 在给定的评价准则下有最优的预测。
  • 算法:又称模型学习的算法,用于实现最优模型的选取。

五、统计学习的研究

统计学习研究 一般包括统计学习方法统计学习理论统计学习应用

六、统计学习的重要性

统计学习的重要性主要体现在:

  • 处理海量数据的有效方法;
  • 计算机智能化的有效手段;
  • 计算机科学发展的一个重要组成部分;

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  1. 独立同分布:指随机过程中,任何时刻的取值都为随机变量,如果这些随机变量服从同一分布,并且互相独立,那么这些随机变量是独立同分布。 ↩︎


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