《统计学习基础》(ESL)不仅是一本系统全面的统计学习教材,更是一本充满实践智慧和深刻洞察力的经典之作。通过深入学习本书的内容,读者可以全面掌握统计学习的基本原理和方法,为后续的学习和研究打下坚实的基础。同时,本书也提供了丰富的实例和案例分析以及配套资源,为读者提供了学习和实践的平台。因此,对于想要学习和...
《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法,但强调的是概念,而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛,从有指导的学习(预测)到无指导的学习,应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题,是同类书籍中介绍得最全...
统计学习模型,特别是非概率模型如果函数是线性函数则为线性模型反之是非线性模型,感知机、线性支持向量机、K近邻、K均值、潜在语义分析是线性模型,核函数支持向量机、AdaBoost、神经网络是非线性模型 2.3 算法分类 2.3.1 在线学习: 每次接受一个样本,进行预测,之后学习模型并重复该操作的机器学习 2.3.2 批量学习: ...
整理机器学习的思维逻辑; 从数学上深入理解机器学习,并推导书中的一些数学结论。 如果想要对机器学习的监督学习做系统地了解,本人建议直接阅读原书,他人的读书笔记只能作为参考。 完整笔记内容(github):机器学习相关读书笔记——统计学习基础 最新更新日期:02/17/2019 主要内容 第二章:监督学习综述(Overview of Supervi...
统计学基础学习 这是自己学习的时候做的笔记方便自己忘记一些知识点的时候可以回来查阅,所以感觉做的笔记有点跳,大家想要学习统计学的话可以先看《深入浅出统计学》真的对新手很友好而且真的可以让人看的津津有味真的会瞬间爱上统计学! 还有一些是猴子live的内容~...
现在我们开始统计学习系列课程的学习,首先先给大家介绍一下统计学习的基础知识。1. 统计学习种类统计学习一般分为两个主要类别:监督学习(predictive learning, supervised learning)以及非监督学习(descriptive learning, unsupervised learning),因为监督学习在实际中应用更为广泛,我们将主要精力放在监督学习上。
上岸吧教育 公众微信号:shang-an-ba1统计基础知识笔记第一章 总论第一节 统计的涵义一、 什么是统计1 1 、【统计】:是指对某一现象有关的数据的搜集、整理、计算和分析等的活动。包括三个含义: (统计工作)、(统计资料)、(统计学)。2 2 、【统计工作】:是指利用科学的方法搜集、整理、分析和提供关于社会...
Springer Series in Statistics 影印版(共14册),这套丛书还有 《基于回归视野的统计学习》《统计理论》《统计决策理论和贝叶斯分析》《线性模型》《科学计算中的蒙特卡罗策略》等。 喜欢读"统计学习基础(第2版)(英文)"的人也喜欢 ··· 统计学习理论 8.8 Pattern Recognition and Machine L... 9.5 应用...
一、统计学习方法包含哪几种? 监督学习:用于学习的数据集都是输入\输出数据对(有标记的样本),学习的任务是找到输入与输出的对应规则。主要用于分类、标注、回归分析。 非监督学习:用于学习的数据集只有输入(未标记的样本),学习的任务是对于数据进行分析,找到输出。主要用于聚类。
现在我们开始统计学习系列课程的学习,首先先给大家介绍一下统计学习的基础知识。 1. 统计学习种类 统计学习一般分为两个主要类别:监督学习(predictive learning, supervised learning)以及非监督学习(descriptive learning, unsupervised learning),因为监督学习在实际中应用更为广泛,我们将主要精力放在监督学习上。