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澳洲昆士蘭大學STAT3006課程同步輔導

作者：海馬發布時間：2023-08-04 10:11:27

統計學習是一門專注于開發和應用技術來分析和理解數據的學科。它圍繞使用統計方法和算法來發現數據集中的模式、關系和趨勢。統計學習的主要目的是從數據中進行預測或推斷。這篇文章為大家帶來澳洲昆士蘭大學STAT3006課程同步輔導。

一、課程概覽

統計學是眾多現代機器學習算法的關鍵組成部分，這些算法已在許多重要應用中取得成功。本課程將從統計學的角度講述這些算法背后的關鍵思想，并提供深入的知識，使學生能夠在應用這些方法時意識到它們的優勢和局限性。涵蓋的主題包括概率和分析基礎、多元統計分析和機器學習，尤其側重于聚類、分類、模型選擇和高維統計分析。學生將獲得對這些技術的理論理解，并通過使用 R 統計編程語言解決涉及各種真實和模擬數據集的問題來培養實踐技能。

二、統計學習的主要概念和技術

1. 監督學習：在監督學習中，算法在已知目標或結果變量的標記數據上進行訓練。目標是學習從輸入特征到目標變量的映射，使算法能夠對新的、未見過的數據進行預測。

2. 無監督學習：在無監督學習中，算法使用的是無標簽數據，其目標是在數據中找到模式或結構，而不需要特定的指導。

3. 回歸：監督學習的一種，目標是預測連續的數字輸出。該算法學習輸入特征與連續目標變量之間的關系。

4. 分類：另一種監督學習類型，目標是預測分類結果或標簽。該算法學習如何將數據分類到不同的預定義類或類別中。

5. 聚類：無監督學習的一種形式，算法根據相似數據點的特征將其歸類，形成聚類。

6. 模型評估：在統計學習中，評估學習模型的性能至關重要。常見的評估指標包括準確率、精確度、召回率、F1 分數、均方誤差（MSE）等。

7. 過擬合和欠擬合：當模型在訓練數據上表現良好，但在未見過的新數據上表現不佳時，就會出現過擬合。當模型過于簡單，無法捕捉數據中的潛在模式時，就會出現欠擬合。

8. 交叉驗證：用于估算模型性能的一種技術，方法是將數據分為多個子集，在其中一些子集上進行訓練，然后在其余子集上進行測試。這有助于對模型的泛化性能進行更可靠的評估。

9. 偏差-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）：統計學習中的一個重要概念，指的是偏差（錯誤假設造成的誤差）和方差（對訓練數據變化的敏感性）之間的平衡。

10. 正則化通過在學習過程中對模型的復雜性添加懲罰來防止過擬合的一種技術。

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