欢迎来到统计学习中心的互动演示页面！在这里，您可以体验各种统计学习算法的实践应用。以下是一些常见的统计学习方法及其应用场景：

  • 线性回归：用于预测连续值，例如房价预测。
  • 逻辑回归：用于分类问题，例如垃圾邮件检测。
  • 决策树：用于分类和回归，易于理解和解释。
  • 随机森林：通过集成多个决策树来提高预测准确性。
  • 支持向量机：在分类和回归问题中都有应用。

线性回归

应用场景

  • 市场分析：通过分析客户数据，预测市场趋势。
  • 信用评分：评估客户的信用风险。
  • 推荐系统：根据用户的历史行为推荐产品或内容。

推荐系统

学习资源

如果您想深入了解统计学习，可以访问以下链接：

希望您在互动演示中有所收获！🎉