在这个教程中，我们将探讨统计机器学习的基本概念、方法和应用。统计机器学习是机器学习的一个分支，它使用统计学的方法来分析数据并从中学习模式。
基本概念
- 监督学习：通过已标记的输入数据来训练模型。
- 无监督学习：通过未标记的输入数据来发现数据中的结构。
- 半监督学习：结合了监督学习和无监督学习的方法。
常用算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二元分类结果。
- 决策树：通过树形结构进行分类或回归。
- 支持向量机：通过找到最佳的超平面来分类数据。
应用场景
- 推荐系统：如Netflix和Amazon。
- 文本分类：如垃圾邮件检测。
- 图像识别：如人脸识别。
机器学习算法
扩展阅读
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