1. 统计学习的分类：
【接上一篇文章】
1.2：按模型分类
1.2.1：概率模型与非概率模型（确定性模型）
【关于概率模型与非概率模型，可能目前的问题就是生成与判别的意义辨析；概论里追究细则意义不大，贴一个科普级的解释了解一下，我后面会在学到具体的内容的时候加以感知。】
条件概率分布与函数是可以相互转化的；【分布最大化和归一化】
【不懂的名词越来越多，概率论的复习和预习迫在眉睫了。】
1.2.2：线性模型与非线性模型:
【没什么可说的，继续】
1.2.3：参数化模型与非参数化模型
1.3：按算法分类
1.4：按技巧分类
1.4.1：贝叶斯学习：
1.4.2：核方法：
2. 统计学习方法三要素：
2.1：模型
【这里解决了前面的一个疑问：关于假设空间为什么是全部模型的集合，因为它是一个先于模型的概念，有模型就必定在假设空间之中。】
2.2：策略
- 损失函数：
【由此，监督学习变成了经验风险和结构风险最优化的问题。】
2.3：算法
【end】
标签：1.4,10,1.2,概率模型,模型,学习,统计 来源： https://blog.csdn.net/m0_51746993/article/details/120648840
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