11.1 导言
11.1 导言¶
这章中我们描述一类学习方法，它是基于在不同的领域（统计和人工智能）中独立发展起来但本质上相同的模型。中心思想是提取输入的线性组合作为导出特征 (derived features)，然后将目标看成特征的非线性函数进行建模。这是一个很有效的学习方法，在许多领域都有广泛应用。我们首先讨论投影寻踪模型 (projection pursuit model)，这是在半参统计和光滑化领域中发展出来的。本章的剩余部分集中讨论神经网络模型。
这章中我们描述一类学习方法，它是基于在不同的领域（统计和人工智能）中独立发展起来但本质上相同的模型。中心思想是提取输入的线性组合作为导出特征 (derived features)，然后将目标看成特征的非线性函数进行建模。这是一个很有效的学习方法，在许多领域都有广泛应用。我们首先讨论投影寻踪模型 (projection pursuit model)，这是在半参统计和光滑化领域中发展出来的。本章的剩余部分集中讨论神经网络模型。