如果你对数据科学家的职业感兴趣，并且你正处于该领域的研究阶段，那么你可能遇到过“统计学习”这个术语。

有许多专业的数据科学家也不知道统计学习的定义，以及它与其他类型的学习(如机器学习)的区别。尽管如此，如果您准备在数据科学领域工作，这是一个需要注意的重要主题。

在这篇文章中，我们将讨论统计学习的定义，它是如何工作的，它与其他类型的学习之间的区别，以及你可以在课程中了解到什么。让我们开始吧。

什么是统计学习?

根据维基百科关于该主题的文章，统计学习是“一个从统计和函数分析领域中提取的机器学习框架”。换句话说，统计学习使用的技术可以让数据科学家更好地理解他们所处理的数据。当数据科学家查看数据时，他们考虑两种类型的数据:自变量和因变量。

自变量指的是无法控制的数据，而因变量指的是你有更多控制权的东西。作为一名数据科学家，你的工作通常是更好地理解数据，这样你就可以发现自变量和因变量是如何一起工作的，以及它们是如何相互作用的。统计学习的作用在于揭示这两类变量之间特殊关系的隐藏数据。统计学习使用数学概念和机器学习来根据数据创建假设。

统计学习理论是如何起作用的?

为了更好地理解统计学习是如何工作的，在实践中观察它是很重要的。从本质上讲，统计学习的目标是使机器学习更加可靠，以便能够重现结果。

如何做到这一点是通过使用统计定义来概括被认为是模糊或抽象的概念。数据分析师和科学家一次测试一件事，以测试他们的假设并创建新的算法。他们首先花时间观察一个特定的现象，然后建立一个模型，最后用这个模型做出更精确的预测。

虽然这个过程似乎需要一段时间，但统计学习的目标是将其自动化，以便计算机上的程序可以从中学习。随着计算机多次这样做并处理越来越多的数据，它最终将提高预测的准确性，以优化解决方案。

统计学习vs机器学习

我们已经在这里提到过几次机器学习，虽然统计学习和机器学习的元素是相似的，但这两个概念之间有一些关键的区别。

对于初学者来说，机器学习关注的是没有明确编程指令的数据，而统计学习关注的是基于规则的编程，就像我们之前看到的那样。

一般来说，统计学习是基于更小的数据集，而机器学习可以分析大量的观察结果。这也意味着统计学习更侧重于数学，以便得出解决方案，但机器学习则会查看数据中的模式来得出结论。

以下是统计学习和机器学习之间的一些主要区别:

统计学习关注假设，而机器学习不太关注假设，往往会忽略它们。统计学习主要是关于推理，换句话说，通过推理得出结论，但机器学习关注不同的因素，如预测，以及监督和无监督学习。统计学习基于数学，它着眼于系数估计器，并依赖于对数据的扎实理解，但机器学习着眼于数据集中的模式，因此需要更少的人力。

在统计学学习课程中你能学到什么?

不管你是否打算在你作为数据科学家的职业生涯中与统计学习密切合作，在课程中学习它仍然是有趣的，甚至是有益的。

在统计学学习课程中，你可以学习不同的分类方法，这将帮助你理解主题。

通常情况下，统计学习课程不是特别关注数学，他们会尝试和研究不使用繁重数学公式的方法。您可以期望完成关于统计学习的不同方法以及如何实现技术的教程。

在统计学学习大纲中，这里有一些你可以期望学习的主题:

逻辑回归线性和多项式回归模型选择和正则化非线性模型基于树的方法支持向量机超越线性重新采样方法分类

结束

如果你对从事数据科学的职业感兴趣，或者你只是想了解更多关于它的知识，以便将其应用到你的工作和研究中，统计学习可能是一个令人兴奋的主题。更好地理解统计学习也可以帮助您更好地使用机器学习。

如果你刚刚开始学习数据科学，或者你正在考虑学习哪些专业，那么可以看看美国人民大学提供的不同学位课程。所有的学位都在网上进行，这样你就可以在从事其他项目的同时远程学习。最棒的是，我们所有的学位都是免费的，所以不需要担心预算。