统计学习方法是一种广泛应用于数据分析和机器学习领域的工具。以下是一些常用的统计学习方法及其简要介绍。
常见统计学习方法
线性回归 (Linear Regression) 线性回归用于预测连续值。它假设因变量与自变量之间存在线性关系。
逻辑回归 (Logistic Regression) 逻辑回归用于预测离散值，特别是二分类问题。它通过Sigmoid函数将线性模型转换为概率模型。
决策树 (Decision Tree) 决策树通过一系列的规则来对数据进行分类或回归。它易于理解和解释，但可能产生过拟合。
支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) SVM通过找到一个超平面来最大化不同类别之间的间隔。它适用于高维数据。
随机森林 (Random Forest) 随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来提高预测的准确性。
机器学习资源
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线性回归示例