統計分類

統計分類（英譯：Statistical classification）是機器學習非常重要的一個組成部分，它的目標是根據已知樣本的某些特徵，判斷一個新的樣本屬於哪種已知的樣本類。分類是監督學習的一個實例，根據已知訓練集提供的樣本，通過計算選擇特徵參數，建立判別函數以對樣本進行的分類。與之相對的是無監督學習，例如聚類分析。

統計分類機器學習是一種利用統計方法和演算法來從數據中學習分類規則的技術。分類是一種預測性分析，目的是將輸入數據分配到預定義的類別或標籤中。例如，根據郵件的內容，我們可以將其分類為垃圾郵件或非垃圾郵件。

統計分類機器學習的基本步驟如下：

• 數據收集和預處理：這一步涉及到從不同的來源收集數據，並對其進行清洗、轉換和標準化，以便於後續的分析。
• 特徵選擇和提取：這一步涉及到從數據中選擇和提取與分類任務相關的特徵或屬性。特徵可以是數值的、類別的或文字的。特徵選擇和提取的目的是降低數據的維度，減少噪聲和冗餘，提高分類的準確性和效率。
• 模型選擇和訓練：這一步涉及到從多種統計分類演算法中選擇合適的模型，並用訓練數據來訓練模型。訓練數據是已經有類別標籤的數據，用於讓模型學習分類規則。常用地統計分類演算法有邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機、決策樹、隨機森林、神經網絡等。
• 模型評估和最佳化：這一步涉及到用測試數據來評估模型的效能和泛化能力。測試數據是沒有類別標籤的數據，用於檢驗模型是否能正確地分類新的數據。常用的評估指標有準確率、召回率、精確率、F1分數等。根據評估結果，我們可以對模型進行調整和最佳化，以提高分類的效果。
• 模型部署和應用：這一步涉及到將訓練好的模型部署到實際的應用場景中，如網站、手機應用、智能裝置等。模型部署和應用的目的是利用模型的分類能力來解決實際的問題，如垃圾郵件過濾、情感分析、人面辨識等。

與其他問題的關係

統計分類常用於分類和聚類的規律識別，即將某種輸出值分配給給定的輸入值。統計分類也可用於回歸和序列標記；前者為將實值輸出分配給每個輸入，後者為給值序列的每個成員分配一個類別；統計分類也可用於解析，也就是將將解析樹分配給輸入句子，以描述句子的句法結構