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本书第1篇讲述监督学习方法。监督学习是从标注数据中学习模型的机器学习问题，是统计学习或机器学习的重要组成部分。
本章简要叙述统计学习及监督学习的一些基本概念。使读者对统计学习及监督学习有初步了解。
本章1.1节叙述统计学习或机器学习的定义、研究对象与方法；1.2节叙述统计学习的分类，基本分类是监督学习、无监督学习、强化学习；1.3节叙述统计学习方法的三要素：模型、策略和算法；1.4节至1.7节相继介绍监督学习的几个重要概念，包括模型评估与模型选择、正则化与交叉验证、学习的泛化能力、生成模型与判别模型；最后1.8节介绍监督学习的应用：分类问题，标注问题与回归问题。