统计机器学习（一） -- 机器学习介绍（1、2）
2019-02-07 本文已影响0人
雪茸川
- ML
网络 算法 机器
优化 概率 统计
数据 矩阵 信息
模型 推理
获知识靠学习
Data -> 模型 -> 推理 - statistics
提供建模框架 - Data Mining
| ML | statistic |
|---|---|
| networks graphs | models |
| weights | parameters |
| learning | fitting or estimation |
| generalization | Test set |
| supervised learning | regression /classification |
| unsupervised learning | 密度估计 聚类 |
- Data Science
- 底层架构
- coding
- 数学建模
- 统计机器学习
结合计算和统计， 信息论， 信号处理， 控制论， 优化
ML = 矩阵 + 优化 + 算法 + 统计 - 机器学习 研究问题
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降维
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聚类 分类 回归 排序
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- ML 一般方法
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频率派
将参数看作未知常数，通过训练数据定义一个准则来估计
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贝叶斯派
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- ML 参数和非参数 分类
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参数
参数个数固定， 与训练数据无关
比如 逻辑回归
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非参数模型
参数无穷多， 和训练数据有关
比如 最近邻方法
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