文件名称：统计机器学习笔记.zip
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更新时间：2023-07-30 05:13:49
统计 机器学习 张志华
1. Frequentist （频率派）： The Frequentist approach views the model parameters as unknown (constant) and estimate them by matching the model to the training data. Using an appropriate metric. 频率派观点认为，模型参数是未知的（常数），⽤恰当的准则，使得模型与训练数据相匹配来估计它们 （参数）。 2. Bayesian （⻉叶斯派）： ⻉叶斯派观点认为，模型参数是随机变量，通过给予参数以先验分布（通常是来⾃前⼈经验），基于⻉叶 斯定理做最⼤的后验概率估计。 3. 对⽐ 对⽐频率派与⻉叶斯派，前者多在做优化（Optimization），后者多在做积分。 4. 参数模型与⾮参数模型 对于参数模型，参数的数量是固定的，与训练数据的数量⽆关。 对于⾮参数模型，参数的熟练不固定，⽽是随训练数据的增加⽽增加。
【文件预览】：
5. Multivariate Distribution.pdf
10. Stochastic Convergence.pdf
11. Miscellaneous.pdf
2. Random Variables.pdf
7. Measure of Information and Entropy.pdf
0. Introduction.pdf
6. Statistic.pdf
8. Probability Inequalities.pdf
9. Stochastic Projection.pdf
1. Probability.pdf
3. Bi_Multivariate Distribution and Probability Transform.pdf
4. Jacobian and Wedge.pdf