统计学习方法是由 模型 + 策略 + 算法 构成的，构建一种统计学习方法 (例如，支持向量机)，实际上就是具体去确定这三个要素。 1 支持向量机 支持向量机，简称 SVM (Support Vector Machine)，是一种二分分类模型。 1) 基本模型 (model) 定义在特征空间上的，一种 ...
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2016-07-31 00:18:40
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一、集成方法： 1、什么是集成方法？ 集成方法，又称元算法，是对算法的一种集成。集成方法可以有多种形式，可以使对不同算法的集成，也可以是同一算法在不同设置下的集成 2、为什么采用集成方法？ 最通俗的理解，“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，对于分类，综合多个分类器的分类意见进行分类 3、弱分类器与强分类器 ...
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2016-07-24 16:17:07
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对统计学习方法中的基础概念和理论做一个总结。逐步更新。 内容摘自《统计学习方法》第一章，第一章内容基本全是重要内容，因此此篇部落格算是一个加入了自己理解思路的读书笔记。 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 ...
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2016-07-21 06:12:09
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摘要：写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验，实验完成之后，迫切想知道采用的序列标注模型的好坏，有哪些指标可以度量。于是，就产生了对这一专题进度学习总结，这样也便于其他人参考，节约大家的时间。本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标，重点达到实用。本文布局如下：第一章采用统计学习角度介绍... ...
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2016-07-19 20:28:08
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cousera-Andrew NG的机器学习足够入门cs229台湾大学林轩田老师的机器学习基石和机器学习技法结合李航的<<统计学习方法>>和周志航的<<机器学习>> 看完之后看<<机器学习实战>>之后去kaggle打比赛, 再想深了看看pr ...
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2016-07-08 13:51:24
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七月在线4月机器学习算法班课程笔记——No.8
1. 统计学习基础回顾1.1 先验概率与后验概率 先验概率：根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为”由因求果”问题中的”因”出现。
后验概率：依据得到”结果”信息所计算出的最有可能是那种事件发生，如贝叶斯公式中的，是”执果寻因”问题中的”因”。后验概率可以根据通过贝叶斯公式，用先验概率和似然函数计算出来。
贝叶斯定理：假设...
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2016-06-21 08:04:13
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（一）SVM的八股简介
支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accura...
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2016-06-12 03:17:33
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1，本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结，不得用作商用，欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。
2，由于本人在学习初始时有很多数学知识都已忘记，所以为了弄懂其中的内容查阅了很多资料，所以里面应该会有引用其他帖子的小部分内容，如果原作者看到可以私信我，我会将您的帖子的地址付到下面。
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2016-05-27 11:52:39
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