关于机器学习统计学习方法的信息

统计学习方法和机器学习先学哪个

先学《统计学习方法》。《统计学习方法》主要是学习基础语法的，而《机器学习》利用《统计学习方法》的知识和数值型数据来进行分析与预测的，而且《统计学习方法》是《机器学习》的基础，所以需要先学《统计学习方法》。

这个看个人吧，快速入门（21天从入门到放弃。。）可以看看前者，我觉得这个实在是用来复习的好书。想慢慢学习，对机器学习整体有个概念，可以看看后者（这个看信仰，本人不是很喜欢）。

机器学习理论类：统计学习方法；机器学习（西瓜书；深度学习 机器学习实战类：python机器学习及实战；集体智慧编程；深度学习轻松学；tensorflow实战 推荐的阅读顺序是，首先读科普类，积累兴趣，对领域有个大概的了解。

机器学习之统计学三(数据特征的测度)

离散程度的度量是数据分布的重要特征，它反映数据各变量远离中心值的程度。离散程度越大，数据集中趋势的测度值代表性越差；反之，代表性越好。描述离散程度的测度值主要包括异众比率、四分位差、方差、标准差以及极差、平均差和离散系数等。这些测度值适用于不同数据类型，下文将逐一介绍。

掌握数据特征的测度是机器学习旅程中的重要一步。数据的离散程度，如同一面镜子，揭示了数据分布的核心特性，它衡量的是数据点远离中心值的度量。离散程度大，意味着中心值的代表性可能减弱；反之，离散小则意味着中心值的代表性更佳。

具体来说，虽然机器学习算法中的最小二乘支持向量回归和树类算法明显优于传统计量经济学方法，但我们提出的混合学习算法能够在其基础上进一步提高预测精度。此外，蒙特卡洛实验表明，我们提出的混合学习算法的相对优势主要建立在数据的异质性上。

总结部分概括了文章的研究发现。文章通过选取六个特征，运用随机森林算法和两个特征重要性测度方法，预测了市场价格动态变化的六个重要结果。结果不仅证明了特定微观结构相关变量的重要性，而且证明了成功预测未来市场动态的可能性。运用机器学习识别市场价格的动态变化有助于未来更好地研究市场微观结构。

机器学习中有哪些统计方法?

1、统计分析方法，如主成分分析、独立成分分析、偏最小二乘、Fisher判别分析等，通过多变量场景的统计分析，对高维过程数据进行降维处理，提取数据本质特征，实现故障诊断。

2、线性回归 在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。Logistic回归 Logistic回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。线性判别分析 Logistic回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。

3、机器学习中常用的方法有：（1） 归纳学习 符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。（2） 演绎学习 （3） 类比学习：典型的类比学习有案例（范例）学习。

4、卡方检验（Chi-Square test）是一种统计检验方法，用来检验一个样本是否来自某个指定的分布。它可以检验离散型数据的分布是否符合预期。比如检验观察到的分类数据是否符合某个理论分布。在机器学习中，卡方检验也可以用来检验模型的拟合程度。

5、分类算法：包括逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）、支持向量机（Support Vector Machines）等。这些算法用于对数据进行分类，预测新数据属于哪个类别。详细解释：分类算法是机器学习中的重要组成部分。

6、数据描述与可视化：统计学可以帮助我们更好地理解数据的分布、中心趋势和变异性。通过绘制直方图、散点图、箱线图等，我们可以直观地观察到数据的结构和特征，从而为后续的数据分析和建模提供依据。假设检验与推断统计：在机器学习中，我们需要对模型的性能、参数的有效性等进行评估。

常用机器学习方法有哪些?

线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 Logistic 回归Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。 线性判别分析Logistic 回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。

机器学习中常用的方法有：（1） 归纳学习 符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。（2） 演绎学习 （3） 类比学习：典型的类比学习有案例（范例）学习。

大主要学习方式 监督式学习 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。

集成学习（Ensemble Learning）：通过组合多个基本模型的预测结果，以获得更好的整体预测能力。常见的集成学习方法包括随机森林、梯度提升树等。联邦学习（Federated Learning）：在分布式环境中，多个设备或机器学习模型通过交互来共同训练模型，保护数据隐私的同时实现模型的优化。

神经网络神经网络是由多个节点组成的模型，模拟人脑的处理方式。该模型使用多个输入值来计算输出值，中间可能包含多层节点。神经网络是解决多种问题的强大算法。总结本文介绍了一些在机器学习中常用的算法，包括决策树、线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、聚类和神经网络。