學習 定義：如果一個系統能夠通過執行某個過程改進他的性能，這就是學習。

統計學習的對象：數據

目的：對數據進行預測和分析

方法：監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習

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統計學習的三要素：方法 = 模型+策略+算法

輸入變量和輸出變量均為連續變量的預測問題稱為回歸問題

輸出變量為有限個離散變量的預測問題稱為分類問題

輸入變量與輸出變量均為變量序列的預測問題稱為標注問題

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模型：就是所要學習的條件概率分布或決策函數

策略：

損失函數：度量模型一次預測的好壞

風險函數：度量平均意義下模型預測的好壞

算法：指學習模型的具體計算方法

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轉載于:https://www.cnblogs.com/minmsy/p/8858734.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的第1章 统计学习方法概论的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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