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統(tǒng)計學(xué)習(xí)必學(xué)的十個問題(理論與實踐) 統(tǒng)計學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的重要分支,本書兼顧了數(shù)學(xué)上的理解和代碼實踐,內(nèi)容主要包括基礎(chǔ)知識和統(tǒng)計學(xué)習(xí)模型。第1章、第2章結(jié)合VC維介紹過擬合的本質(zhì),并介紹手動特征選擇的辦法;第3章、第4章從最簡單的線性模型出發(fā)經(jīng)過概率統(tǒng)計的解讀而得到分類和回歸算法;第5章討論了不依賴于假設(shè)分布的非參數(shù)模型;第6章將核方法作為一種非線性拓展的技巧介紹如何將該方法應(yīng)用到很多算法中,并且引出了著名的高斯過程;第7章以混合高斯作為軟分配聚類的代表性方法,從而引出著名的EM算法;第8章討論了機器學(xué)習(xí)的集成算法;第9章介紹的線性和非線性降維方法將會解決維度災(zāi)難問題,并且不同于單純的特征選擇;第10章討論了不依賴于獨立同分布假設(shè)的時間序列算法。
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