第四章:统计机器学习方法
统计学习的三个基本要素
统计学习的三个基本要素包括：模型、策略和算法。
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模型：在统计学习中，我们要假设或构造一个模型来表示数据的生成过程。模型的复杂性影响着学习的难度和效果。例如，线性模型是比较简单的模型，而神经网络是一种复杂的模型。
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策略：策略是指在模型的所有可能性中，我们如何选择一个最好的模型。这个“最好”通常是通过一个损失函数或评价指标来定义的，如均方误差、交叉熵损失等。我们的目标就是找到一个模型，使得这个损失函数或评价指标达到最优。
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算法：算法就是如何找到这个最优模型的计算方法。在一些简单的情况下，我们可以直接求解得到最优模型。但在许多复杂的情况下，我们需要借助一些优化算法，如梯度下降、牛顿法等，来迭代求解最优模型。
所以说模型是统计学习的对象，策略是选择模型的准则，算法是实现策略和求解模型的工具。三者缺一不可，共同构成了统计学习的基本框架。
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