the elements of statistical learning 第四章答案

《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。