Machine Learning Statistik adalah pendekatan dalam machine learning yang menggabungkan prinsip-prinsip statistik untuk membangun, menganalisis, dan menginterpretasi model prediktif atau klasifikasi berdasarkan data. Pendekatan ini menekankan pada pemahaman probabilitas, inferensi statistik, dan validasi model untuk memastikan hasil yang akurat dan dapat dipercaya.

Beberapa ciri utama machine learning statistik meliputi:

• Model probabilistik: Menggunakan distribusi probabilitas untuk memodelkan ketidakpastian dalam data dan prediksi.

• Inferensi statistik: Memperkirakan parameter model dan menguji hipotesis untuk memahami hubungan antar variabel.

• Regularisasi: Teknik untuk mencegah overfitting dengan menambahkan penalti pada kompleksitas model.

• Validasi dan evaluasi model: Menggunakan metode statistik seperti cross-validation untuk menilai performa model.

Contoh metode machine learning statistik antara lain regresi linear/logistik, model grafis probabilistik, dan Gaussian Processes.

Pendekatan ini sering digunakan di bidang yang membutuhkan interpretabilitas tinggi, seperti biostatistika, ekonomi, dan ilmu sosial.