統計學習是關于計算機基于數據構建的概率統計模型并運用模型對數據進行預測和分析的一門科學，統計學習也稱為統計機器學習。
前言：機器學習比較重要的幾部分：線性模型、統計學習、深度學習，線性部分包括SVM、壓縮感知、稀疏編碼，都是控制整個模型的稀疏性去做線性函數，偏 Discriminative 判別模型；統計學習主要通過統計方法對數據建模找到極大似然，偏 Generative 生成方法；深度學習就是 neural model，偏非線性。
機器學習中的統計多是基于對事件的不確定性度量關于，是主觀的，而不是客觀地基于頻次。
