统计学习基础（概念，基本思想，先验知识）

本文主要是阅读李航《统计学习方法》一书第一章后的一些梳理，总结，同时也学习使用一下Markdown.

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统计学习三要素

• 模型（model）：假设空间中的函数簇。概念有参数向量。

• 策略（strategy）：评价模型好坏的标准。概念有损失函数，风险函数（期望损失），经验风险（ERM），结构风险（SRM），正则化（范数）。

• 算法（algorithm）：求解最优模型的算法。概念有优化算法（梯度下降，最小二乘法，全局最优）。

步骤：

训练数据集合——>假设空间选取——>损失函数确定——>求解模型的算法获取参数值——>最优模型获取——>预测或分析

模型

• 生成模型：由数据学习联合概率分布然后求得条件概率分布P(X|Y)=P(X,Y)P(X)。例如朴素贝叶斯和隐马尔可夫。优点：收敛速度快，有隐变量时仍然可以。

• 判别模型：直接由决策函数f(x)或条件概率P(X|Y)求得Y。例如KNN，SVM，决策树，logistic，最大熵，adoboost, CRF等。 优点：特征提取可以简化学习，准确率高。

有监督学习

• 回归（regression）：输入变量X和输出变量Y都是连续的。
  例如: 函数拟合，股票趋势预测，产品质量管理，
  常用模型： 逻辑斯蒂回归

• 分类（classification）：输入变量X可以为连续的也可以为离散的，但输出变量Y是离散的。
  例如: 文本分类，客户信用分类，图像识别，
  常用模型：SVM, 决策树，等等等

• 标注（tagging）：输入变量和输出变量均为序列的问题，即都为离散的，分类的一种情况。
  例如: 词性标注，信息抽取
  常用模型： 隐马尔可夫，条件随机场

需要复习点

• 大数定律
• 求偏导
• 最小二乘法
• 范数
• 极大似然估计
• 联合概率分布
• 伯努利模型