机器学习 -- 从入门到精通

Chen_1st 评论 The Elements of Statistical Learning 5 2010-12-27 03:07:35
raullew
raullew 2010-12-27 16:15:18

说说我的感受
全书大量使用Regularization Operator和Sampling,却没有high level的理论分析,实在意犹未尽
另外对Non-Flatten数据的处理太少

Chen_1st
Chen_1st (推荐算法职位空缺欢迎垂询。) 2010-12-27 20:15:30

怎么我记得对Regularization从最大后验和SVD两个角度解释了?是在别的书里看到的?

Non-Flatten您是说manifold吗?这个的确不是本书重点。

raullew
raullew 2010-12-27 20:45:41

  Learning with Kernels谈了Regularization Operator和RKHS的关系,范剑青等人讨论了SCAD等其他Norm
  Regularization的解释是加入一些常识性的问题理解吧,比如通常是光滑的、稀疏的之类,感觉和概率那套先验后验还是不大一样
  我也没有细看,随便扯两句啊 呵呵
  
  Non-Flatten就是Structural、Relational、Hierarchical之类的

Chen_1st
Chen_1st (推荐算法职位空缺欢迎垂询。) 2010-12-27 21:05:12

是啊,模型通常是光滑稀疏的,这是一个先验知识啊,比如依据上面这个先验知识令参数高斯分布,那么后验就得到L2的Regularization。Learning with Kernels没认真看过。

栖风听雨
栖风听雨 2011-04-30 18:29:26

一看Regularization,总是让我想起Tomaso Poggio

Topsoil
Topsoil 2011-05-12 07:18:30

"比如从Ensemble方法的角度来解释MCMC方法的优异性能"
这是在哪个章节?

Chen_1st
Chen_1st (推荐算法职位空缺欢迎垂询。) 2015-06-17 02:01:36

讲mcmc的章节很少,搜一下吧。