《总结（二毛）－统计学习基础-数据挖掘、推理与预测》.pdf

《统计学习基础－数据挖掘、推理与预测》 The Elements of Statistics Learning – Data Mining, Inference and Predication [美] Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman 著 范明 柴玉梅 等译 目录 第一章绪论 1 第二章 有指导学习概述 2 2.1 引言 2 2.2 变量类型与术语 2 2.3 两种简单预测方法：最小二乘方和最近邻 2 2.3.1 线性模型与最小二乘方 2 2.3.2 最近邻 3 2.3.3 从最小二乘方到最近邻 3 2.4 统计判决理论（类比《信号检测与估计》之随机参量的贝叶斯估计） 3 2.5 高维空间的局部方法 4 2.6 统计模型、有指导学习和函数逼近 5 2.6.1 联合分布Pr(X,Y)的统计模型 5 2.6.2 有指导学习 5 2.6.3 函数逼近 5 2.7 结构化模型 5 2.8 受限的估计方法类 6 2.8.1 粗糙度罚和贝叶斯方法 6 2.8.2 核方法和局部回归 6 2.8.3 基函数和字典方法 7 2.9 模型选择和偏倚－方差权衡 7 第三章 回归的线性方法 8 3.1 引言 8 3.2 线性回归和最小二乘方（重复2.3 节内容） 8 3.2.1 高斯－马尔可夫定理 8 3.3 从简单的一元回归到多元回归 9 3.3.1 多元输出 9 3.4 子集选择和系数收缩 9 3.4.1 子集选择 9 3.4.2 收缩方法 10 3.4.3 使用导出输入方向的方法 11 3.4.4 讨论：选择和收缩方法比较 11 3.4.5 多元输出收缩和选择（名字记着先） 12 第四章 分类的线性方法 13 4.1 引言 13 4.2 指示矩阵的线性回归 13 4.3 线性判别分析（LDA、QDA ） 14 4.3.1 正则化的判别分析 15 4.3.2 LDA 的计算 15 4.3.3 降秩线性判别分析 15 4.4 逻辑斯缔回归 16 4.4.1 拟合逻辑斯缔回归模型 16 4.4.2 逻辑斯缔回归还是LDA 17 4.5 分离超平面 17 4.5.1 Rosenblatt 的感知器算法 18 4.5.2 最佳分离超平面 18 第五章 基展开与正则化 20 5.1 引言 20 5.2 分段多项式和样条（可参考《数值分析》之插值法） 20 5.3 过滤和特征提取 21 5.4 光滑样条 21 5.4.1 自由度和光滑矩阵 21 5.5 光滑参数的自动选取 22 5.6 无参逻辑斯缔回归 22 5.7 多维样条函数 22 5.8 正则化和再生核希尔伯特空间 23 5.8.1 用核拓广函数空间 23 5.8.2 RKHS例子 24 5.9 小波光滑 24 第六章 核方法 25 6.1 一维核光滑方法 25 6.1.1 局部线性回归 26 6.1.2 局部多项式回归 26 6.2 选择核的宽度 26 6.3 IRp上的局部回归 27 6.4 IRp上结构化局部回归模型 27 6.4.1 结构化核 27 6.4.2 结构化回归函数 27 6.5 局部似然和其他模型（略） 28 6.6 核密度估计和分类 28