统计分类

机器学习与数据挖掘
问题 分类 聚类 回归 异常检测 数据清洗 自动机器学习 关联规则 强化学习 结构预测 特征工程 特征学习 線上機器學習 無監督學習 半监督学习 排序学习 语法归纳
監督式學習 (分类 · 回归) 决策树 集成（装袋，提升，随机森林） k-NN 线性回归 朴素贝叶斯 神经网络 逻辑回归 感知器 支持向量机（SVM） 相关向量机（RVM）
聚类 BIRCH 层次 k-平均 期望最大化（EM） DBSCAN OPTICS 均值飘移
降维 因素分析 CCA ICA LDA NMF PCA LASSO t-SNE
结构预测 概率图模型（贝叶斯网络，CRF, HMM）
异常检测 k-NN 局部离群因子
神经网络 自编码 深度学习 多层感知机 RNN 受限玻尔兹曼机 SOM CNN
强化学习 Q学习 SARSA 时序差分学习 深度强化学习
理论 偏差/方差困境 计算学习理论 经验风险最小化 PAC学习 统计学习 VC理论

统计分类是机器学习非常重要的一个组成部分，它的目标是根据已知样本的某些特征，判断一个新的样本属于哪种已知的样本类。分类是监督学习的一个实例，根据已知训练集提供的样本，通过计算选择特征参数，建立判别函数以对样本进行的分类。与之相对的是無監督學習，例如聚类分析。