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摘要：统计机器学习（SML）是指允许计算机发现输入数据集的重要特征的算法和方法，这些功能通常很大。从数据发现的特征发现的任务本质上是SML中关键字“学习”的含义。SML算法有效性的理论合理是由不同学科的声音原理（例如计算机科学和统计数据）所基于的。尤其是统计推断方法所理由的理论基础被称为统计学习理论。本文从贝叶斯决策理论的角度对SML进行了评论 - 我们认为，通过使用所谓的贝叶斯范式，许多SML技术与推理密切相关。我们讨论了许多重要的SML技术，例如受监督和无监督的学习，深度学习，在线学习和高斯流程，尤其是在经常使用的非常大的数据集的情况下。我们提出了一个词典，该字典映射了来自计算机科学和统计数据的SML的关键概念。我们用三个中等大型数据集说明了SML技术，我们还讨论了许多实际的实施问题。因此，该评论尤其针对统计学家和计算机科学家，他们渴望理解并将SML应用于中等大数据集。
大数据的统计机器学习的贝叶斯观点
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