《统计学习方法》思维导图-上

统计学习方法概论 下面就先将统计学习概论做一个简单的介绍： 思维导图在线浏览地址：统计学习概论 本章节讲的是监督方法的简介以及统计学习的三大组成部分: 思维导图在线浏览地址：统计学习三要素 本章主要讲的是模型的选择，模型的相关分类还有统计学习问题的分类：分类问题、标注问题、回归问题，连着上两篇统计学习简介，统计学习方法的简介到这里就结束了： 思维导图在线浏览地址：模型评估与选择 感知机 感知机是人工神经网络和SVM一个非常重要的组成部分，本章主要讲了感知机的模型、策略以及算法的相关证明，详细见下方思维导图： 思维导图在线浏览地址：感知机思维导图 K近邻法 本章主要讲了K近邻的算法、模型 以及kd树的构造与最近邻搜索： 思维导图在线浏览地址：K近邻法思维导图 朴素贝叶斯法 本章主要讲了生成学习方法-朴素贝叶斯法的详细生成方法 、 朴素贝叶斯的特点-条件独立性假设： 思维导图在线浏览地址：朴素贝叶斯思维导图 思维来自《统计学习方法》-李航 欢迎前往我的个人小站：www.wengjj.ink  才学疏浅，欢迎评论指导 ]]> 原文： https://ift.tt/2LGu5kQ 机器知心