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统计学习是一门专注于开发和应用技术来分析和理解数据的学科。它围绕使用统计方法和算法来发现数据集中的模式、关系和趋势。统计学习的主要目的是从数据中进行预测或推断。这篇文章为大家带来澳洲昆士兰大学STAT3006课程同步辅导。
一、课程概览
统计学是众多现代机器学习算法的关键组成部分，这些算法已在许多重要应用中取得成功。本课程将从统计学的角度讲述这些算法背后的关键思想，并提供深入的知识，使学生能够在应用这些方法时意识到它们的优势和局限性。涵盖的主题包括概率和分析基础、多元统计分析和机器学习，尤其侧重于聚类、分类、模型选择和高维统计分析。学生将获得对这些技术的理论理解，并通过使用 R 统计编程语言解决涉及各种真实和模拟数据集的问题来培养实践技能。二、统计学习的主要概念和技术
1. 监督学习： 在监督学习中，算法在已知目标或结果变量的标记数据上进行训练。目标是学习从输入特征到目标变量的映射，使算法能够对新的、未见过的数据进行预测。
2. 无监督学习： 在无监督学习中，算法使用的是无标签数据，其目标是在数据中找到模式或结构，而不需要特定的指导。
3. 回归： 监督学习的一种，目标是预测连续的数字输出。该算法学习输入特征与连续目标变量之间的关系。
4. 分类： 另一种监督学习类型，目标是预测分类结果或标签。该算法学习如何将数据分类到不同的预定义类或类别中。
5. 聚类： 无监督学习的一种形式，算法根据相似数据点的特征将其归类，形成聚类。
6. 模型评估： 在统计学习中，评估学习模型的性能至关重要。常见的评估指标包括准确率、精确度、召回率、F1 分数、均方误差（MSE）等。
7. 过拟合和欠拟合： 当模型在训练数据上表现良好，但在未见过的新数据上表现不佳时，就会出现过拟合。当模型过于简单，无法捕捉数据中的潜在模式时，就会出现欠拟合。
8. 交叉验证： 用于估算模型性能的一种技术，方法是将数据分为多个子集，在其中一些子集上进行训练，然后在其余子集上进行测试。这有助于对模型的泛化性能进行更可靠的评估。
9. 偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）：统计学习中的一个重要概念，指的是偏差（错误假设造成的误差）和方差（对训练数据变化的敏感性）之间的平衡。
10. 正则化 通过在学习过程中对模型的复杂性添加惩罚来防止过拟合的一种技术。
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