o metódo de aprendizagem estatistica são divididos em metódos de aprendizagem supervisionada e métodos de aprendizagem

Os métodos de aprendizagem estatística são, de fato, divididos em duas categorias principais: 1. Aprendizagem Supervisionada: Nesse método, o modelo é treinado com um conjunto de dados que contém entradas e saídas conhecidas. O objetivo é aprender a mapear as entradas para as saídas, permitindo que o modelo faça previsões em novos dados. Exemplos incluem regressão linear e árvores de decisão. 2. Aprendizagem Não Supervisionada: Aqui, o modelo é treinado com dados que não têm rótulos ou saídas conhecidas. O objetivo é identificar padrões ou agrupamentos nos dados. Exemplos incluem análise de agrupamento (clustering) e análise de componentes principais (PCA). Esses métodos são fundamentais para a análise de dados e a construção de modelos preditivos.