统计学习方法代码大全

根据提供的引用内容，我无法直接回答你关于统计学习方法代码大全的问题。因为引用和引用只提到了统计学习方法的代码，但没有具体列举出所有的代码。如果你对统计学习方法的代码感兴趣，我可以为你提供一些常见的统计学习方法的代码示例。

以下是一些常见的统计学习方法的代码示例：

1. 线性回归代码示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

2. 逻辑回归代码示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

3. 决策树代码示例：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

这些代码示例只是统计学习方法中的一小部分，如果你对特定的统计学习方法有更具体的需求，可以提供更多的信息，我可以为你提供更相关的代码示例。