《統計學習方法》P74勘誤

阿新 • • 發佈：2018-11-02

$g_{R} (D, A) = g$

( D , A ) H ( D

) g_R(D,A)=\frac{g(D,A)}{H(D)}

g_{R} (D, A) = \frac{g ( D , A )}{H ( D )}

改為

g_R(D,A)=\frac{g(D,A)}{H(A)}

g R (

ges 數據集函數分類步長例題算法損失函數 width 感知機（一）概念　　　　　　　　 1，定義：　　　　　　　　（二），學習策略 1，線性可分：存在一個超平面將正實例和負實例劃分開來，反之不可分 2，學習策略：尋找極小損失函數，通過計算誤分點到超平

算法 ima 題解問題回歸統計學習同步轉換步長統計學習方法由三個要素組成：方法=模型+策略+算法模型是針對具體的問題做的假設空間，是學習算法要求解的參數空間。例如模型可以是線性函數等。策略是學習算法學習的目標，不同的問題可以有不同的學習目標，例如經驗風險最

和數 com .com 條件概率統計學習 http 模型適用場景 es2017 樸素貝葉斯分類 1，基本概念　　　　 2，算法流程　　　關鍵點：理解先驗概率，條件概率，最大後驗概率，下面是以極大似然估計的　　　　　　 3，算法改進（貝葉斯估計）　　　上述用極

回歸 element row tps 樣本 pan 類別表示 splay 決策樹分類 1，概念　　　　　　　　 2，決策樹算法 2.1，特征選擇：　　熵：值越大，不確定性因素越大；條件熵：條件對結果的影響不確定性；信息增益；信息增益比　　　　　　　　　　　　　　

nbsp bsp 分類器統計學。。 image 分享期望加權 boosting 算法：通過改變訓練樣本的權重，學習多個分類器，並將多個分類器線性組合，提升分類性能。（對於一個復雜任務，將多個專家的判斷進行適當的綜合得出的判斷，要比任一一個單獨的判斷好）將弱學習方

ima .cn 效率常用 1-1 估計實現技術 com 樸素貝葉斯(naive Bayes) 法是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。對於給定的訓練數據集，首先基於特征條件獨立假設學習輸入/輸出的聯合概率分布；然後基於此模型，對給定的輸入x，利用貝

lan 定義 if-then 利用建立 then 統計來源根據決策樹(decision tree) 是一種基本的分類與回歸方法。本章主要討論用於分類的決策樹。決策樹模型呈樹形結構，在分類問題中，表示基於特征對實例進行分類的過程。它可以認為是if-then

com b+ -1 print nbsp 一個 while alpha 學習參考了http://blog.sina.com.cn/s/blog_bceeae150102v11v.html#post % 感知機學習算法的原始形式，算法2.1參考李航《統計學習方法》書中第

通過統計執行算法標註概率分布過程改進非監督學習連續學習定義：如果一個系統能夠通過執行某個過程改進他的性能，這就是學習。統計學習的對象：數據目的：對數據進行預測和分析方法：監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習統計學習的三要素：方法 = 模

單調遞增可能性能 gist 子集數據速度計算機模型選擇原文地址（http://liuao.tech/post/20180612/） 1.統計學習赫爾伯特·西蒙曾對學習給出以下定義：如果一個系統能夠通過執行某個過程改進它的性能，這就是學習。

擬合位置常用 sub != 數據假設生物 sof （本章主要參考李航老師的《統計學習方法》，其次是周誌華老師的《機器學習》。通過自己的閱讀，提煉出書中的知識點以及些許自己部分的理解(可能不到位)，鞏固所學知識。）統計學習方法概論本章簡要敘述統計學習方法的一些基本

決策 kmeans 統計學習方法回歸增加 imp 方法樸素貝葉斯 -- 一提到機器學習，就不得不提李航的這本《統計學習方法》，回家這幾日，把這本書的前九章看完了，因為後面兩章HMM和CRF在之前就已經看過了，簡單寫一下自己的一點新認識。這本書基本上是在圍繞有監督

類模型小時 term jsb lamda 計算方法直接估計預測統計學習統計學習時關於計算機基於數據構建概率統計模型並運用模型對數據進行預測與分析。統計學習的三要素：方法 = 模型+策略+算法統計學習由監督學習、非監督學習、半監督學習和強化學習等

學習屬於基本 mage 容易向量規則統計學圖片 k近鄰是一種基本分類與回歸方法，書中只討論分類情況。輸入為實例的特征向量，輸出為實例的類別。k值的選擇、距離度量及分類決策規則是k近鄰法的三個基本要素。 k近鄰算法給定一個訓練數據集，對新的輸入實例，在訓練數

9.2 EM演算法的收斂性收斂定理9.1 觀測資料的似然函式單調遞增收斂定理9.2 EM演算法是收斂性包含對數似然函式序列的收斂性和關於引數估計序列的收斂性，即一定可以通過迭代發現似然函式的極值點。 9.3 EM演算法在高斯混合模型學習中的應用 9.3.1 高

支援向量機 1 線性可分支援向量機線性可分支援向量機和線性支援向量機假設輸入空間與特徵空間為一一對應關係，並將輸入空間中的輸入對映為特徵空間中的特徵向量。非線性支援向量機利用一個從輸入空間到特徵空間的非線性對映將輸入對映為特徵向量，所以輸入都是由輸入空間到特徵空間，支援向量機的

2.1 感知機模型定義: 輸入特徵空間為$\chi\subseteq R^n$, 輸出空間為$\mathcal{Y}=\{+1, -1\}$. 則由輸入空間到輸出空間的如下函式: \[f(x) = sign(w\cdot x+b)\] 其中\[sign(x)=\left\{\begin{array

S1 統計學習的基本假設是同類資料具有一定的統計規律性特徵空間(featrure space)的每一維對應於一個特徵。有時假設輸入空間與特徵空間為相同空間，對他們不予區分。有時假設輸入空間與特徵空間為不同的空間，將例項從輸入空間對映到特徵空間。模型實際上都是定義在特徵空間上的。

三元由於 nis mir 集合體會 .com 測試 git CH02 感知機前言章節目錄感知機模型感知機學習策略數據集的線性可分性感知機學習策略感知機學習算法感知機學習算法感知機學習算法的原始形式算法的收斂性感知機學習