统计学习方法作为机器学习领域的基础，对于理解机器学习算法和应用具有重要意义。以下是一些关于《统计学习方法》的概览内容。

主要内容

  • 监督学习：包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。
  • 无监督学习：包括聚类、主成分分析、非负矩阵分解等。
  • 半监督学习和深度学习：介绍半监督学习的基本概念以及深度学习的一些初步知识。

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统计学习方法在应用中非常广泛，以下是一些示例：

统计学习方法示例