统计学习基础
统计学习基础是机器学习中比较基础的知识，它使用统计理论来解决实际问题，为计算机的机器学习应用提供基础。它涵盖了数据分析、预测和决策等基本数学理论，因此主要包括以下几个方面：
一、基本统计学习理论
1）概率论和数理统计：该部分涉及概率论和数理统计，是统计学习最基础的学习
内容，也是机器学习技术和理论发展的基石。
2）统计推断：它包括统计推断的基本原理、推断估计方法和检验方法，为机器学
习技术的应用提供基础。
3）以及统计学习理论：包括机器学习原理、正则化、决策树、支持向量机、神经
正则化统计
网络等。

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