1。特点:
背景:互联网时代的到来，已经是以计算机以及网络的平台。
大数据时代的到来，已经是以数据为驱动了。要引入为啥要如何去处理数据，然后分析出模型。
分析数据的目的，一方面是要获取价值特征，然后用来预测和分析。
构建模型:也就是机器学习模型。
统计学习:交叉学科。
2。
1。特点:
背景:互联网时代的到来，已经是以计算机以及网络的平台。
大数据时代的到来，已经是以数据为驱动了。要引入为啥要如何去处理数据，然后分析出模型。
分析数据的目的，一方面是要获取价值特征，然后用来预测和分析。
构建模型:也就是机器学习模型。
统计学习:交叉学科。
2。
1.1 统计学习 a. ~概念: 又叫统计机器学习,人们提到的机器学习往往指统计机器学习, 它是利用计算机对数据构...
1。特点: 背景:互联网时代的到来，已经是以计算机以及网络的平台。 大数据时代的到来，已经是以数据为驱动了。要引入...
1.1 统计学习 统计学习的特点统计学习（statistical learning）：是关于计算机基于数据构建概率...
1 导入1.1 独立同分布 统计机器学习的经典假设：source domain和target domain的数据...
机器学习是什么 也被称为统计学习理论 简单来说，就是使用统计学统计出需要的数据，然后取大概率事件为结论 机器学习的...
是什么将传统的“应用统计”从“机器学习”中分离的？“机器学习”是建立在“统计”的基础之上的吗？“机器学习”是不是一...
第一章 统计学习方法概论 一、统计学习 1.1.统计学习的特点 （1）统计学习以计算机与网络为平台，建立在它们...
1. 机器学习 （Machine Learning, ML) 1.1 概念： 多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、...
机器学习等于矩阵+优化+算法+统计
Python（金融）数据分析（四）机器统计学习 1.机器统计学习库：sklearn； 2.随堂代码实践； 3.实例...
本文标题：统计机器学习/1.1/统计学习
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/cetpeftx.html
网友评论