統計學習涉及到很多用於理解資料的工具。這些工具分為：
這兩個概念的區分，已經無需贅言。
資料的特徵有：
單獨看工資和每個特徵的關係，似乎都可以用來做**，實則不然，工資多少與這三個特徵均有關係，也即，建模時必須用上多個特徵來組合得到結果。
統計學習簡史
統計學習這個詞看起來很新，但是它涉及到的概念卻是很久遠的了。
最小二乘法
勒讓德和高斯在19世紀發布的方法，是最早的線性回歸的方法。
2023年, fisher提出線性判別分析法（lda），這是模式識別的經典演算法。
2023年，很多作者提出了替代性的方法：邏輯斯蒂回歸演算法。
2023年，nelder和wedderburn聯合提出了廣義線性模型，線性回歸和邏輯斯諦回歸都成了其中的特例。
2023年代末，更多的從資料中學習的技術得以發明，但是清一色的都是線性方法。
到了2023年代，計算技術的發展使得非線性方法不再是不能計算的了，比如breiman, friedman，olshen和stone發明了分類和回歸樹。
2023年，hastiehe tibshirani聯合發明了廣義相加模型。
isl和esl的比較
技術的進步使得更多人想要用上統計學習工具來處理自己行業的資料，所以isl的出現，是為了幫助人們完成統計學習工具從學界到業界的過度。
但是對於社群的朋友們而言，我們只是想用機器學習，那麼讀isl可能會更加適合。（能讀懂）
end.
參考：
《統計學》學習1
1.什麼是統計學 收集，處理，分析和解釋資料的科學！1.1 資料收集 取得資料 1.2 資料處理 圖表展示資料 1.3 資料分析 分析資料 1.4 資料解釋 結構的說明 統計研究的過程 2.統計方法分類 統計方法 描述統計 推斷統計 2.1 描述統計 研究資料收集，整理和描述的統計學分支 內容 蒐集...
統計學習方法 1 統計學習方法概論
統計學習的主要特點是 1 統計學習以計算機及網路為平台，是建立在計算機及網路之上的 2 統計學習以資料為研究物件，是資料驅動的學科 3 統計學習的目的是對資料進行 與分析 4 統計學習以方法為中心，統計學習方法構建模型並應用模型進行 與分析 5 統計學習是概率論 統計學 資訊理論 計算理論 最優化理...
統計學習方法1
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