包含统计机器学习介绍的词条

本篇文章给大家分享统计机器学习介绍，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、预测原理
• 2、统计机器翻译基本流程
• 3、机器学习的要素是什么?
• 4、李航统计学方法
• 5、数据科学家需要掌握的十大统计技术详解

预测原理

1、预测的原理是感应、判断、归纳；世间任何事物都不可能独立存在的，而是普遍联系的；由于高级别的人身心相对清净，又根据现有的许多已知事物，再加客观的判断归纳，便可预测结果了。

2、企业在市场预测时，可以运用的基本原理有惯性原理、因果原理、类推原理和概率原理。根据事物互相之间在结构、模式、性质、发展趋势等方面客观存在着相似之处，人们可以在已知的某一事物的发展变化情况的基础上，通过类推原理推演出相似事物未来可能的发展趋势。

3、预测的基本原理 以最简单易懂的说法：是如下这样一个模式 规律、趋势、逻辑、经验、实质是分析问题的能力和手段。四大原则编辑 预测本身要借助数学、统计学等方***，也要借助于先进的手段。

统计机器翻译基本流程

1、第1步：将原始句子分成块首先，我们将我们的句子分成简单的块，每一块都可以轻松翻译：第2步：找到每一块的所有可能的翻译接下来，我们将翻译每块文字，我们将通过寻找我们数据库中所有人类翻译过的相同词块来完成我们的翻译。要着重注意的是，我们不只是在一本简简单单的翻译字典中查找这些词块。

2、机器翻译的预处理阶段是对Source进行规整。将长句变为几个短句，在删去不必要的部分，调整表达不规范的地方。核心处理阶段是机器翻译的核心步骤。核心处理将Source的字符单元、序列翻译成Target的序列。后处理阶段是将翻译结果进行拼接调整，使它符合人们的阅读习惯。

3、规则法机器翻译系统的运作通过三个连续的阶段实现：分析，转换，生成，根据三个阶段的复杂性分为***。- 直接翻译：简单的词到词的翻译。- 转换翻译：翻译过程要参考并兼顾到原文的词法、句法和语义信息。因为信息来源范围过于宽泛，语法规则过多且相互之间存在矛盾和冲突，转换翻译较为复杂且易出错。

4、Google一直保持着显著的优势。在这个领域，统计机器翻译的实施涉及构建合理的统计模型，确定需要估计的参数，并设计参数估计算法。早期的基于词的模型***用噪声信道模型和无监督的极大似然训练，而现代基于短语的模型则倾向于***用区分性训练，通常需要借助有监督的语料库进行训练。

机器学习的要素是什么?

f（x）的设计主要围绕参数量和结构两个方向做创新，这两个参数决定了算法的学习能力，从数据里面挖掘信息的能力（信息利用率），类比到人身上就是“天赋”、“潜质”类的东西，衡量这个模型有多“聪明”。相应地，上面的{x，y}就是你经历了多少事情，经历越多+越聪明就能悟出越多的道理。

机器学习三要素：模型，策略与算法 模型、策略、算法可以总结为机器学习方法的提纲挈领。模型 模型的确定主要明确自定义的预测函数长什么样子，存在两种形式P（Y|X）和y=f（x），而由于在这两个公式中必不可少的存在未知参数ceta，而且一定不止一个，因此在ceta不确定的情况下，公式均表现为各类的***。

领域知识。具有专业领域知识的专家可以针对特定问题提供指导和灵感，帮助模型更快地找到特征和实现最优解。机器学习必备的三大因素有模型、策略和算法。

李航统计学方法

1、李航老师的《统计学习方法》第一版于 2012年出版，讲述了统计机器学习方法，主要是一些常用的监督学习方法。第二版增加了一些常用的无监督学习方法，由此本书涵盖了传统统计机器学习方法的主要内容 该书系统介绍了统计学习的基本思想、方法和算法。

2、《统计学习方法》（李航著）：这本书是国内外众多高校和研究机构广泛使用的教材，内容涵盖了统计学习的各个方面，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等。《统计自然语言处理》（宗成庆、张家俊著）：这本书介绍了自然语言处理中常用的统计学方法和技术，包括文本分类、情感分析、信息抽取等。

3、小蓝书，就是大名鼎鼎的李航博士所著的《统计学习方法》一书。因其封面为蓝色，故有小蓝书之称。目前已经出到了第二版。学习原理必备 《统计学习方法》这本书对有监督学习和无监督学习的基本算法都有了详尽的介绍，不仅如此，在介绍算法原理的同时，还列举了很多实例，来帮助大家更好的理解算法。

4、《统计学习方法》（李航著）：这本书是机器学习领域的经典教材，对于初学者来说，可以帮助建立统计学的基本概念和思维方式。 《统计学原理》（吴喜之著）：这本书是经典的统计学教材，内容全面且易于理解，适合初学者入门。

5、Adaboost除了按之前的解释方法以外，也可以解释为把损失函数定义为指数函数的一种梯度下降的迭代方法。李航在《统计学习方法》中，命名为： 我把书的那一页直接贴图了，这样读者能看得清楚一点。大家有条件可以直接参阅书籍。

数据科学家需要掌握的十大统计技术详解

1、Bootstrapping是一种技术，可以帮助您在很多情况下验证预测模型的性能、集成方法、估计模型的偏差和方差。它通过对原始数据进行替换来进行***样，并将“未选择”的数据点作为测试用例。我们可以做这几次，并计算平均分作为我们的模型性能的估计。

2、数据科学的实践需要三个一般领域的技能：商业洞察、计算机技术/编程和统计学/数学。与询问对象有关，具体的重要技能***总是在变化。

3、技术技能：分析学 教育——数据科学家受教育程度都很高，其中88%至少拥有硕士学位，46%有博士学位。虽然有一些名人特例，不过通常来说成为一名数据科学家需要扎实的教育背景，才能掌握所需的深度知识。最常见的研究领域包括数学与统计学（32%），其次是计算机科学（19%）以及工程学（16%）。

4、顶尖的数据科学家最好统计、数学、程式能力最好都要掌握，而且要能从中洞察意义，并且拥有非凡的直觉，用数据数据发声，帮助公司制定重大决策。但是，其实就算同样都是寻找「数据科学家」，Google 跟沃尔玛超市要的人才，可能非常不一样。

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