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Was ist statistisches Lernen?<end_of_turn>
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L'apprentissage statistique est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui implique l'utilisation de méthodes statistiques pour développer des modèles capables d'apprendre à partir des données et de faire des prédictions ou des décisions. C'est un outil puissant pour faire des prédictions et identifier les relations entre les variables. Il est utilisé dans de nombreux domaines, notamment la finance, la santé et les sciences sociales.


Les algorithmes utilisés dans l'apprentissage statistique sont basés sur les statistiques et la théorie des probabilités et peuvent généralement être évalués à l'aide de méthodes statistiques.
Voici quelques exemples d’apprentissage statistique :

1. Régression linéaire : Technique d'apprentissage statistique utilisée pour modéliser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes.

2. Régression logistique : technique d'apprentissage statistique utilisée pour modéliser la probabilité d'un résultat binaire en fonction d'une ou plusieurs variables prédictives.

3. Arbres de décision : technique d'apprentissage statistique utilisée pour modéliser les décisions et leurs conséquences possibles dans une structure arborescente.

4. Forêts aléatoires : une technique d'apprentissage statistique qui combine plusieurs arbres de décision pour améliorer la précision des prédictions.

5. Machines à vecteurs de support (SVM) : technique d'apprentissage statistique utilisée pour classer les données en deux ou plusieurs catégories en fonction d'un ensemble de fonctionnalités.

6. Clustering : une technique d'apprentissage statistique utilisée pour regrouper des objets similaires en fonction de leurs caractéristiques.<end_of_turn><eos>