chap1.1统计学习
1、统计学习的特点
（1）概念
计算机 基于 数据 构建 概率统计模型，并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。
（2）特点
2、对象
（1）数据
（2）基本假设——同类数据具有一定的统计规律性
3、目的
（1）作用：预测与分析
（2）考虑学习什么样的模型和如何学习模型
——准确的预测与分析+学习效率
4、方法
（1）基于数据建立概率统计模型
（2）从给定的、有限的、用于学习的训练数据集合出发，假设数据是独立同分布产生的；并且假设要学习的模型属于某个函数的集合，称为 假设空间；应用某个 评价准则，从假设空间中选取一个最优模型，使它对已知的训练数据及未知的测试数据在给定的评价准则下有最优的预测；最优模型的选取由 算法实现。
统计学习方法三要素：模型、策略、算法
（3）实现步骤
a、得到一个有限的训练数据集合
b、确定学习模型的集合
c、确定模型选择的准则——策略
d、 实现求解最优模型的算法
e、通过学习方法选择最优模型
f、利用学习的最优模型对新数据进行预或分析
5、研究
（1）方法的研究
开发新的学习方法
（2）理论的研究
有效性与效率
（3）应用
解决实际问题
6、重要性
（1）处理海量数据
（2）计算机智能化
（3）信息
【今天身体不舒服，明天多看一点~】
chap1.2—-（还是用思维导图叭）
; 作业
1、
（1）这道题目中，我有很多不懂的名词：伯努利模型、极大似然估计、贝叶斯估计
（2）伯努利模型
假设空间里包含了无数个模型，分别有不同的p。
（3）https://www.bilibili.com/video/BV1Hb4y1m7rE?from=search&seid=5653903206272593089&spm_id_from=333.337.0.0
看了下极大似然估计的视频，还是没看懂，后期看完线性代数，再补概率论的基础知识叭！
Original: https://blog.csdn.net/weixin_45252975/article/details/121911288
Author: 甄小胖
Title: chap1统计学习及监督学习
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