读书笔记-统计学习

统计学习

对象（数据）

目的（预测与分析）

方法（监督学习与非监督学习）（模型model、策略strategy、算法algorithm）

监督学习（概率模型或非概率模型）：学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做一个好的预测，即给定一个输入产生一个输出。

正则化（regularization）与交叉验证（cross validation）

 

监督学习方法可以分成生成方法和判别方法，判别模型包括：k近邻法、感知机、决策树、逻辑斯谛回归模型、最大熵模型、支持向量机、提升方法和条件随机场等。

分类（离散）标注（分类的推广：序列，更复杂）回归（连续）