统计学习方法是一种利用统计方法解决学习问题的技术。本教程将介绍统计学习的基本概念、常见算法以及应用。

基本概念

  • 监督学习：通过输入和输出数据的对应关系来学习。
  • 无监督学习：通过输入数据本身来学习。
  • 半监督学习：结合监督学习和无监督学习的方法。
  • 强化学习：通过奖励和惩罚来学习。

常见算法

  • 线性回归：用于预测连续值。
  • 逻辑回归：用于预测二分类问题。
  • 支持向量机：用于分类和回归问题。
  • 决策树：用于分类和回归问题。
  • 随机森林：基于决策树的集成学习方法。

应用

  • 自然语言处理：文本分类、情感分析等。
  • 图像识别：人脸识别、物体检测等。
  • 推荐系统：电影推荐、商品推荐等。

扩展阅读

统计学习算法