这部分主要了解关于统计学习的一些重要概念：
统计学习包括：监督学习、半监督学习、非监督学习、强化学习。
监督学习：监督学习的任务是学习一个模型，使模型对任何一个输入，与其相应的输出都是一个好的预测。
输入空间与输出空间： 输入和输出的所有可能值的集合分别称为输入空间和输出空间。每个具体的输入是一个实例，由特征向量表示。
所有特征向量存在的空间称为特征空间，特征空间的每一维对应于一个特征，模型实际上都是定义在特征空间上的。
这部分主要了解关于统计学习的一些重要概念：
统计学习包括：监督学习、半监督学习、非监督学习、强化学习。
监督学习：监督学习的任务是学习一个模型，使模型对任何一个输入，与其相应的输出都是一个好的预测。
输入空间与输出空间： 输入和输出的所有可能值的集合分别称为输入空间和输出空间。每个具体的输入是一个实例，由特征向量表示。
所有特征向量存在的空间称为特征空间，特征空间的每一维对应于一个特征，模型实际上都是定义在特征空间上的。
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本文标题：统计学习方法概论
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/iqyhlqtx.html
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