统计机器学习是机器学习的一个重要分支，它通过统计方法来分析数据，从中发现规律和模式。以下是一些基础的统计机器学习方法：

  • 线性回归：用于预测连续值。
  • 逻辑回归：用于预测二分类问题。
  • 决策树：通过树形结构对数据进行分类。
  • 支持向量机：通过寻找最佳的超平面来进行分类。

机器学习流程图

更多关于机器学习的资源，您可以访问机器学习基础教程。

  • 聚类算法：如K-means、层次聚类等，用于将数据分组。
  • 降维技术：如主成分分析（PCA），用于减少数据维度。
  • 时间序列分析：用于分析随时间变化的数据。

以上方法都是统计机器学习的基础，通过学习这些方法，您可以更好地理解数据并从中提取有价值的信息。

统计机器学习应用场景