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8.1 导言

原文 The Elements of Statistical Learning
翻译 szcf-weiya
时间 2017-01-28
更新 2017-09-13

本书的大部分章节中,对于回归而言,模型的拟合(学习)通过最小化平方和实现;或对于分类而言,通过最小化交叉熵实现.事实上,这两种最小化都是用极大似然来拟合的实例.

这章中,我们给出极大似然法的一个一般性的描述,以及用于推断的贝叶斯方法.在第7章中讨论的自助法在本章中也继续讨论,而且描述了它与极大似然和贝叶斯之间的联系.最后,我们提出模型平均和改善的相关技巧,包括 committee 方法、bagging、stacking 和 bumping.

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