统计学是机器学习的基础，它帮助我们理解数据、提取信息，并从中做出预测。以下是一些统计学在机器学习中的应用：

  • 描述性统计：用于描述数据的基本特征，如均值、中位数、标准差等。
  • 推断性统计：用于从样本数据推断总体特征，如假设检验、置信区间等。
  • 回归分析：用于预测一个变量（因变量）与一个或多个变量（自变量）之间的关系。
  • 分类与聚类：用于将数据分为不同的类别或簇。

机器学习流程图

以下是一些机器学习中常用的统计方法：

  • 线性回归：用于预测连续值。
  • 逻辑回归：用于预测离散的二分类结果。
  • 决策树：通过树形结构对数据进行分类或回归。
  • 支持向量机（SVM）：通过寻找最优的超平面来对数据进行分类。

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