统计学习方法与模型(统计学 模型)

1. 感知机模型

感知机是二类分类的线性分类模型，通过分离超平面将实例划分为正负两类。它采用梯度下降法优化基于误分类的损失函数，有原始形式和对偶形式两种实现方式。该模型是神经网络与支持向量机的基础。

2. 统计模型基础

统计模型以概率论为基础，用概率分布描述数据生成过程。常用方法包括：

3. 监督学习三要素

监督学习方法包含三个核心要素：

4. 模型分类

统计学习方法可分为：

5. 实践应用

这些方法通过不同的数学工具和算法实现，在人工智能、学习等领域有广泛应用。掌握统计模型需要理解其理论基础，并通过实践案例加深认识。