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摘要。统计学习理论是机器学习（ML）的基础基础，这反过来代表了人工智能的骨干，迎来了针对现实世界中挑战的创新解决方案。它的起源可以与统计数据和计算领域相遇的地步链接，从而发展为独特的科学学科。可以通过其基本分支来区分机器学习，包括监督的学习，无监督的学习，半监督学习和强化学习。在此挂毯中，有监督的学习是中心阶段，分为两种基本形式：分类和回归。回归是针对连续结果量身定制的，而分类专门研究分类结果，监督学习的总体目标是增强能够基于输入功能预测类标签的模型。这项评论努力提供了一本关于机器学习的简洁但有见地的参考手册，与统计学习理论（SLT）的挂毯交织在一起，阐明了他们的共生关系。它揭示了分类的基本概念，阐明了统治它的总体原则。这种全景观点旨在为分类提供整体观点，为研究人员，从业人员和爱好者提供有价值的资源，通过引入概念，方法和差异，从而进入机器学习，人工智能和统计的领域，从而增强对分类方法的理解。
机器学习中统计学习和分类的概念：概述
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