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    统计学习方法之概论1.基础概念2.统计学习三要素3.模型评估与模型选择、正则化和交叉验证4.分类问题、标注问题、回归问题5.学习小结

    1.基础概念 统计学习是关于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,也称统计机器学习。统计学习是数据驱动的学科,是一门概率论、统计学、信息论、计算理论、最优化理论及计算机科学等多个领域的交叉学科。 统计学习的对象是数据,它从数据出发,提取数据的特征,抽象出数据的模型,发现数据中的知识,又回到对数据的分析与预测中去。统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性,这是统计学习的前提。 统计学习的目的就是考虑学习什么样的模型和如何学习模型。 统计学习方法包括模型的假

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    技术大牛带你走向机器学习“正道”:小朋友才迷信算法,大人们更重视工程实践

    AI科技评论按:“算法”这两字在人工智能圈已然成为“高大上”的代名词,由于不少在校生和职场新人对它过度迷恋,多名 AI 资深人士均对这一现象表示担忧。李开复曾这样说到: 现在的 AI 科学家大部分是在科研环境中培养出来的,不但欠缺工程化、产品化的经验,而且对于错综复杂的商业环境也并不熟悉,更缺乏解决实际问题所必须的数据资源。 随着开源框架层出不穷,人工智能产品化和商业化进程不断加速,使得算法的门槛逐渐降低,但对工程的要求不断在提高。这种情况下,实际应用和工程能力基础扎实的技术人才变得异常抢手。 其实 AI

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