1 统计学习的定义

统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。

2 统计学习的对象

统计学习的对象是数据。它从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据模型，发现数据的知识，又回到对数据的分析与预测中去。

3 统计学习的目的

统计学习用于对数据进行预测与分析，特别是对未知新数据进行预测与分析。

4 统计学习的方法

统计学习由监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。

实现统计学习方法的步骤如下：

1. 得到有限的训练数据集合。
2. 确定包含所有可能的模型的假设空间，即学习模型的集合。
3. 确定模型选择的准则，即学习的策略。
4. 实现求解最优模型的算法，即学习的算法。
5. 通过学习方法选择最优模型。
6. 利用学习的最优模型对新数据进行预测或分析。

统计学习

原文：https://www.cnblogs.com/Sunnyside-Bao/p/11246816.html