統(tǒng)計學(xué)習(xí)是一門專注于開發(fā)和應(yīng)用技術(shù)來分析和理解數(shù)據(jù)的學(xué)科。它圍繞使用統(tǒng)計方法和算法來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的模式、關(guān)系和趨勢。統(tǒng)計學(xué)習(xí)的主要目的是從數(shù)據(jù)中進行預(yù)測或推斷。這篇文章為大家?guī)戆闹蘩ナ刻m大學(xué)STAT3006課程同步輔導(dǎo)。

一、課程概覽

二、統(tǒng)計學(xué)習(xí)的主要概念和技術(shù)

1. 監(jiān)督學(xué)習(xí)： 在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，算法在已知目標或結(jié)果變量的標記數(shù)據(jù)上進行訓(xùn)練。目標是學(xué)習(xí)從輸入特征到目標變量的映射，使算法能夠?qū)π碌摹⑽匆娺^的數(shù)據(jù)進行預(yù)測。

2. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)： 在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，算法使用的是無標簽數(shù)據(jù)，其目標是在數(shù)據(jù)中找到模式或結(jié)構(gòu)，而不需要特定的指導(dǎo)。

3. 回歸： 監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種，目標是預(yù)測連續(xù)的數(shù)字輸出。該算法學(xué)習(xí)輸入特征與連續(xù)目標變量之間的關(guān)系。

4. 分類： 另一種監(jiān)督學(xué)習(xí)類型，目標是預(yù)測分類結(jié)果或標簽。該算法學(xué)習(xí)如何將數(shù)據(jù)分類到不同的預(yù)定義類或類別中。

5. 聚類： 無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種形式，算法根據(jù)相似數(shù)據(jù)點的特征將其歸類，形成聚類。

6. 模型評估： 在統(tǒng)計學(xué)習(xí)中，評估學(xué)習(xí)模型的性能至關(guān)重要。常見的評估指標包括準確率、精確度、召回率、F1 分數(shù)、均方誤差（MSE）等。

7. 過擬合和欠擬合： 當(dāng)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在未見過的新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳時，就會出現(xiàn)過擬合。當(dāng)模型過于簡單，無法捕捉數(shù)據(jù)中的潛在模式時，就會出現(xiàn)欠擬合。

8. 交叉驗證： 用于估算模型性能的一種技術(shù)，方法是將數(shù)據(jù)分為多個子集，在其中一些子集上進行訓(xùn)練，然后在其余子集上進行測試。這有助于對模型的泛化性能進行更可靠的評估。

9. 偏差-方差權(quán)衡（Bias-Variance Tradeoff）：統(tǒng)計學(xué)習(xí)中的一個重要概念，指的是偏差（錯誤假設(shè)造成的誤差）和方差（對訓(xùn)練數(shù)據(jù)變化的敏感性）之間的平衡。

10. 正則化 通過在學(xué)習(xí)過程中對模型的復(fù)雜性添加懲罰來防止過擬合的一種技術(shù)。

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