统计学习方法概览：从分类到无监督学习

该资源是关于媒体与认知的教材中的第5章，主要探讨了统计学习方法，涵盖了统计学习的一般模型、线性判别分类、支持向量机、集成学习以及无监督学习和聚类等核心概念。 在统计学习方法中，首先介绍的是统计学习的一般模型。这个模型包括传感器获取原始数据，通过特征提取将数据转化为有意义的表示，然后应用统计学习算法，即函数映射f，将特征向量x映射到预测向量y。根据预测目标的不同，统计学习可以分为两类：分类学习和回归学习。分类学习是当y取值为离散的标签，例如图像识别中的物体分类，如"cat"、"dog"等；而回归学习则是当y取值为连续的实数值，如姿态估计等。 统计学习进一步细分为有监督学习和无监督学习。有监督学习是指在训练过程中，样本标签是已知的，学习过程是通过调整模型参数以最小化预测值与真实标签之间的差异。无监督学习则相反，训练集中的样本标签未知，目标是通过聚类等方法发现数据内在的结构和规律。 支持向量机（SVM）是一种常见的有监督学习方法，它通过构建最大间隔超平面来实现分类。线性判别分析（LDA）也是一种线性分类技术，常用于特征选择和降维。 集成学习（Ensemble Learning）是另一种强大的学习策略，它结合多个学习算法的预测结果，以提高整体的预测性能，如随机森林和梯度提升机。 无监督学习主要关注未标记数据的分析，聚类是其重要组成部分。聚类旨在将相似的数据点分组在一起，形成不同的簇，例如K-means算法就是一种广泛应用的聚类方法。 学习系统的一般模型通常包含输入变量、隐藏变量和输出变量，其中隐藏变量代表模型内部的状态或中间结果，它们通过学习过程与输入变量相互作用，最终产生输出变量，即预测结果。 本章详细阐述了统计学习的基本原理和方法，对于理解机器学习特别是深度学习中的各种算法有着重要的理论基础。无论是对初学者还是对经验丰富的从业者来说，都是一个宝贵的参考资料。