统计学习方法是指使用统计学方法来解决机器学习问题的一系列技术。这些方法在数据分析和决策支持系统中发挥着重要作用。以下是一些常见的统计学习方法：

• 监督学习：通过已有标注数据训练模型，使其能够对新数据进行预测。

  • 线性回归
  • 决策树
  • 支持向量机

• 无监督学习：不依赖标注数据，从数据中发现模式和结构。

  • 聚类
  • 主成分分析
  • 聚类层次法

• 半监督学习：利用部分标注数据和非标注数据进行训练。

  • 自编码器
  • 图卷积网络

• 强化学习：通过与环境的交互来学习最佳策略。

  • Q学习
  • 深度Q网络

统计学习方法

更多关于统计学习方法的内容，请参考本站的统计学习方法详解。

实用工具推荐

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