统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解

统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解

1.背景介绍

统计机器学习是现代人工智能和数据科学的核心领域之一。它结合了统计学和计算机科学的理论与方法，通过数据驱动的方式来构建预测模型和决策系统。统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位，还在工业界有广泛应用，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。

2.核心概念与联系

2.1 统计学与机器学习的关系

统计学关注数据的收集、分析和解释，旨在通过数据推断出潜在的规律。机器学习则是通过算法和模型从数据中学习，进行预测和决策。两者的结合使得统计机器学习能够在不确定性和噪声中提取有用的信息。

2.2 监督学习与无监督学习

• 监督学习：通过已标注的数据训练模型，常见算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机等。
• 无监督学习：通过未标注的数据发现数据的内在结构，常见算法包括聚类分析、主成分分析等。

2.3 过拟合与欠拟合

• 过拟合：模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上