统计学习的基本方法步骤
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需要一个有限的的数据集,且数据需要具有一定的统计规律性。(统计学习对数据的基本要求)
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这里我在统计学习方法中看到,确定包含所有可能的模型的假设空间,这个假设空间包含所有可能将输入空间X映射到Y的决策函数。
即确定将输入空间X映射到输出空间Y的函数簇。 -
确定学习策略,即制定一个策略,可以从假设空间中选出最优模型,也就是可以将参数空间中的参数向量确定。
这个策略往往有我们指定的损失函数决定。 -
实现策略的算法,通过什么样的计算方法求得最优参数,得到最优模型。比如牛顿迭代法,梯度下降法,梯度上升法,还比如线性回归中直接通过矩阵运算求得最优参数。
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得到最优模型,预测测试并分析。
得到了最优模型,总得用吧!