统计机器学习（Statistical Machine Learning）将统计与计算机科学系统进行了科学优化以及相结合。统计机器学习的大部分进程是由科学和技术的应用问题所驱动的，数据流越来越大规模、动态和异构，需要数学和算法的创造力来承载统计方法。机器学习的框架需要从统计和功能分析领域绘制。统计机器学习理论处理的是基于数据寻找预测函数的问题。统计机器学习在计算机视觉、语音识别和生物信息学等领域取得了成功的应用。
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统计机器学习（Introduction to Statistical Machine Learning）代写
统计机器学习的学习目的
统计机器学习的目的是理解和预测。学习分为许多类别，包括监督学习、无监督学习、在线学习和强化学习。从统计机器学习理论的角度来看，监督学习是最好的。理解监督学习包括从一组训练数据中学习。训练中的每个点都是一个输入输出对，其中输入映射到输出。学习问题包括推断输入和输出之间的映射函数，这样学习的函数可以用来预测未来输入的输出。根据输出类型的不同，有监督学习问题可以是回归问题或分类问题。如果输出的值是一个连续的范围，这就是一个回归问题。
统计机器学习领域
统计机器学习领域也提出了现代统计学中一些最具挑战性的理论问题，其中最主要的是理解推理和计算之间的联系的一般问题。统计机器学习方面的研究建立在概率、数理统计、计算机科学和系统科学方面之上。此外，由于其跨学科的性质，统计机器学习有助于在这些领域之间建立新的联系。因此统计机器学习教育涉及到广泛定义的统计科学传统，深入研究许多令人兴奋的应用问题，并有机会帮助塑造统计的未来。
统计机器学习还可以用于其他特殊领域：生物信息学（bioinformatics）、人工智能（ artificial intelligence）、信号处理（signal processing）等领域都深受统计机器学习发展的影响。如有代写需求，欢迎同学咨询AcademicPhD!
