实现统计学习方法的步骤

学习方法 2025-07-20 17:07语文学习方法www.ettschool.cn

1. 数据准备与特征工程

收集具有统计规律性的同类数据，并进行清洗和集成处理

通过特征组合等技术生成新特征（如年龄身高比）

监控数据特征分布变化情况

2. 模型选择与构建

根据任务类型选择监督学习（如SVM、决策树）或无监督学习方法

支持向量机等模型需通过间隔最大化策略构建分类器

使用核技巧实现非线性分类能力

3. 训练与优化

采用凸二次规划等方法求解模型参数

通过早停法防止过拟合，降低模型复杂度

监控训练过程中的指标变化

4. 评估与应用

使用AUC-ROC等指标评估模型性能

应用于风险评估、客户细分等实际场景

形成"数据→模型→预测"的闭环学习系统

对于具体实现，李航教授的《统计学习方法》配套视频提供了算法推导和Python代码实例，包含监督学习、无监督学习等完整知识体系。建议通过手推公式+代码复现的方式加深理解。