统计学习的基本方法步骤

统计学习的基本方法步骤

1. 需要一个有限的的数据集，且数据需要具有一定的统计规律性。(统计学习对数据的基本要求)

2. 这里我在统计学习方法中看到，确定包含所有可能的模型的假设空间，这个假设空间包含所有可能将输入空间X映射到Y的决策函数。
   即确定将输入空间X映射到输出空间Y的函数簇。

3. 确定学习策略，即制定一个策略，可以从假设空间中选出最优模型，也就是可以将参数空间中的参数向量确定。
   这个策略往往有我们指定的损失函数决定。

4. 实现策略的算法，通过什么样的计算方法求得最优参数，得到最优模型。比如牛顿迭代法，梯度下降法，梯度上升法，还比如线性回归中直接通过矩阵运算求得最优参数。

5. 得到最优模型，预测测试并分析。
   得到了最优模型，总得用吧！