the elements of statistical learning 第四章答案
时间: 2023-09-09 16:03:10 浏览: 58
《The Elements of Statistical Learning》是机器学习领域的经典教材,第四章介绍了线性方法的基本概念和应用。
第四章主要包括以下内容:
1. 线性回归:介绍了线性回归的基本概念和数学模型。通过最小二乘法可以获得最优的回归系数,同时还介绍了基于正则化的线性回归模型,如岭回归和Lasso回归。
2. 多项式回归:介绍了多项式回归的概念和方法。通过引入多项式特征,可以提高线性模型的拟合能力,同时也存在过拟合的问题。
3. 基函数回归:介绍了基函数回归的概念和方法。通过引入非线性基函数,可以将线性模型拓展到非线性模型,并提高模型的灵活性。
4. 局部回归:介绍了局部加权线性回归(Locally Weighted Regression)的方法。该方法通过赋予不同数据点不同权重,来进行局部拟合。局部回归可以克服全局模型造成的误差,并提供更精确的预测结果。
5. 逻辑回归:介绍了逻辑回归的概念和应用。逻辑回归常用于二分类问题的建模,在线性回归的基础上,通过引入逻辑函数将输出映射到概率空间。
6. 多分类问题:介绍了多分类问题的处理方法。通过引入一对多(One-vs-Rest)或一对一(One-vs-One)的策略,将多分类问题转化为一系列二分类问题。
以上是《The Elements of Statistical Learning》第四章的主要内容概述。通过学习这些内容,读者可以了解线性方法在机器学习中的基本原理和应用,并在实际问题中运用。
相关问题
The Elements of Statistical Learning 引用
"The Elements of Statistical Learning" 是一本经典的机器学习教材,由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman合写。该书介绍了统计学习的基本原理和方法,包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等常用的模型和算法。该书在学术界和工业界都有广泛的应用和影响力,被认为是机器学习领域的经典之作。
the elements of statistical learning
"Elements of Statistical Learning" 是一本关于统计学习的教科书,由 Trevor Hastie, Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman 撰写,重点介绍了统计学习中的理论、方法和算法。