开篇词 | 打通修炼机器学习的任督二脉

“机器学习”分为 3 个模块：

• 机器学习概观：超脱于具体模型和方法之上的共性问题
• 统计学习（频率学派）：用模型拟合数据规律，用拟合结果推断和预测
• 符号学习（贝叶斯学派）：概率图模型，计算变量间相关关系、先验分布和积分技巧

01 丨频率视角下的机器学习

• 频率学派认为概率是随机事件发生频率的极限值
• 参数估计时：视参数为确定取值，视数据为随机变量
• 主要使用最大似然估计法，使似然概率最大化
• 对应机器学习中的统计学习，以经验风险最小化作为模型选择准则