统计学习方法概论

统计学习方法是机器学习的核心，它主要研究如何从数据中学习模型和知识。统计学习方法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。在监督学习中，我们需要有标签的数据来训练模型；而在无监督学习中，我们只有无标签的数据。半监督学习则是介于两者之间的一种方法，它可以利用一部分有标签的数据来提高模型的性能。强化学习则是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法。这些方法都有各自的优缺点和适用范围，需要根据具体问题来选择合适的方法。