统计学习理论免费编辑添加义项名 B添加义项 ? 所属类别: 图书 由万普尼克(Vapnik)建立的一套机器学习理论,使用统计的方法,因此有别于归纳学习等其它机器学习方法。由这套理论所引出的支持向量机对机器学习的理论界以及各个应用领域都有极大的贡献。 基本信息 ...
统计学习的三要素包括模型、策略、算法。统计学习方法概括如下:假设数据是由独立同分布产生的概念:是一个从样本空间XX到标记空间YY的映射,如果对于任何的样例(x,y)(x,y)都有c(x)=yc(x)=y,那么称作cc为目标概念,目标概念的集合为目标概念类,记为CC。
统计学习理论基本上可以分为四个阶段:计算学习理论、表示学习理论、统计学习理论和优化学习理论。 计算学习理论旨在估计和推断模型,以特定的估计标准最大化或最小化,从而分析和探索数据,从而构建机器学习模型,并用于提高预测准确性和系统表现。 表示学习理论是统计学习的重要组成部分,它主要包括模型学习、模式识别、聚类分...
统计学习理论 篇1 统计学习理论(Statistical Learning Theory,简称SLT)是针对小样本统计问题建立的一种新理论,是V.N.Vapnik[1]等人提出的。其核心思想是学习机器要与有限的训练样本相适应。其主要内容包括关键定理,学习过程一致收敛速度的界,结构风险最小化原则和算法研究与应用。支持向量机(Support Vector Machine,简...
本质上,统计学习是指一组用于估计 f 的方法。在本章中,我们概述了一些在估计 f 时会涉及的关键理论概念,以及评估所获得估计值的工具。 图2.2 图2.2. 收入数据集。左图:红点表示30位个体的收入(单位:千美元)与其教育年限的观测值。右图:蓝色曲线表示收入与教育年限之间的真实潜在关系,通常这种关系是未知的(但在...
一、统计学习的理论 1.概率论基础 概率论是统计学习理论的基础,用于描述由随机变量构成的问题的数学模型。统计学习的目标是通过观察或实验得到数据,然后利用概率模型对数据进行分析,从而得出预测或决策模型。常见的概率论基础有条件概率、贝叶斯定理、最大似然估计等等。其中贝叶斯定理被广泛应用于构建决策树、朴素贝叶斯、...
参考资料:Statistical Learning Theory- Models, Concepts, and Results 最近需要做一个统计学习理论的总结,笔者主要参考上面资料做了前面5章的总结,特此分享 :)。 1 引言 统计学习理论(SLT)为当代很多机器学习算法提供理论基础,也是AI最美的发展分支之一。它起源于1960年代的俄罗斯,并且在1990年代,当SVM成为从计算机视...
统计学习理论是研究利用经验数据进行机器学习的一种一般理论,属于计算机科学、模式识别和应用统计学相交叉与结合的范畴,其主要创立者是本书作者。统计学习理论基本内容诞生于20世纪60~70年代,到90年代中期发展到比较成熟并受到世界机器学习界的广泛重视,其核心内容反映在Vapnik的两部重要著作中,本书即是其中一部,另一部...