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Was ist statistisches Lernen?<end_of_turn>
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Statistisches Lernen ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem mithilfe statistischer Methoden Modelle entwickelt werden, die aus Daten lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können. Es ist ein leistungsstarkes Werkzeug zum Erstellen von Vorhersagen und zum Identifizieren von Beziehungen zwischen Variablen. Es wird in vielen Bereichen eingesetzt, darunter im Finanzwesen, im Gesundheitswesen und in den Sozialwissenschaften.


Die beim statistischen Lernen verwendeten Algorithmen basieren auf Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie und können typischerweise mit statistischen Methoden ausgewertet werden.
Einige Beispiele für statistisches Lernen sind:

1. Lineare Regression: Eine statistische Lerntechnik zur Modellierung der Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen.

2. Logistische Regression: Eine statistische Lerntechnik, mit der die Wahrscheinlichkeit eines binären Ergebnisses basierend auf einer oder mehreren Prädiktorvariablen modelliert wird.

3. Entscheidungsbäume: Eine statistische Lerntechnik, mit der Entscheidungen und ihre möglichen Konsequenzen in einer baumartigen Struktur modelliert werden.

4. Random Forests: Eine statistische Lerntechnik, die mehrere Entscheidungsbäume kombiniert, um die Genauigkeit von Vorhersagen zu verbessern.

5. Support Vector Machines (SVM): Eine statistische Lerntechnik, die zur Klassifizierung von Daten in zwei oder mehr Kategorien auf der Grundlage einer Reihe von Merkmalen verwendet wird.

6. Clustering: Eine statistische Lerntechnik, mit der ähnliche Objekte basierend auf ihren Eigenschaften gruppiert werden.<end_of_turn><eos>