《统计学习方法》笔记(七)

支持向量机是一种二分类模型,基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间 隔最大使其有别于感知机,而且还包括核技巧,使其成为实质上的非线性分类器。支持向量 机的学习策略是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划的问题,也等价于求解正则化 的合页损失函数的最小化问题,其学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。

《统计学习方法》笔记(六)

Logistic 回归是统计学习中的经典分类方法,最大熵是概率模型学习的一个准则,将其推广 到分类问题上即最大熵模型,二者都属于对数线性模型。

《统计学习方法》笔记(五)

决策树是一种基本的分类和回归方法,决策树模型呈树形结构,在分类问题中表示基于特征 对实例进行分类的过程,可以认为是 if-them 规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与 类空间上的条件概率分布,主要优点是模型具有可读性,分类速度快。学习时利用训练数据 ,根据损失函数最小化的原则建立决策树模型;预测时,对新的数据利用决策树模型进行分 类。决策树学习包含 3 个步骤:特征选择,决策树的生成和决策树的修剪。决策树的思想来 自于 ID3 算法、C4.5算法(Quinlan,1986,1993)和 CART 算法(Breiman,1984)。

Windows 安装软件出现的 msi 错误处理

当遇到安装软件提示找不到 msi 时,一种可能的原因是之前安装过这个软件但是没有正确卸载, 导致软件被删了,但是注册表里仍然存在,一种处理方法是使用 msiexec 强制删除该 msi。