在数据科学和机器学习领域，统计学习方法扮演着至关重要的角色。以下是一些常用的统计学习方法及其应用场景。
常见统计学习方法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于分类问题，特别是二分类问题。
- 决策树：通过树状结构进行分类或回归。
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题，特别是高维数据。
- 神经网络：模拟人脑神经网络，用于复杂模式识别。
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线性回归
线性回归是统计学习中最基本的方法之一。以下是线性回归的示意图。
决策树
决策树通过一系列的决策分支来进行分类或回归。以下是决策树的示意图。
神经网络
神经网络模拟人脑神经网络，用于处理复杂模式识别。以下是神经网络的示意图。