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自用筆記
1. 統(tǒng)計學習的定義與分類
1.1 統(tǒng)計學習的概念
統(tǒng)計學習(Statistical Machine Learning)是關于計算機基于數(shù)據(jù)構建概率統(tǒng)計模型并運用模型對數(shù)據(jù)進行預測與分析的一門學科。
- 以計算機和網(wǎng)絡為平臺;
- 以數(shù)據(jù)為研究對象;
- 以預測和分析數(shù)據(jù)為目的;
- 以方法為中心;
- 是多領域交叉的學科。
統(tǒng)計學習方法的步驟:
- 得到一個有限的訓練集;
- 確定學習模型的集合(又叫假設空間)————模型;
- 確定模型選擇的準則————算法;
- 實現(xiàn)求解最優(yōu)模型的算法————算法;
- 通過學習方法選擇最優(yōu)模型;
- 利用學習的最優(yōu)模型對新數(shù)據(jù)進行預測或分析(將想要預測的數(shù)據(jù)代入到最優(yōu)模型里面進行預測和分析)。
1.2 統(tǒng)計學習的分類
參數(shù)化模型適用于簡單問題,非參數(shù)化模型適用于復雜問題。
在線學習,每次接收一個樣本,然后學習,不斷重復。
批量學習,一次接收一個批量,然后學習進行預測。