高次の統計量を効率的に学習するための他の手法として、カーネル法や深層学習以外のアプローチも存在します。例えば、カーネル法ではカーネルトリックを使用して高次元の特徴空間に写像し、非線形な関係を学習します。また、クラスタリングや次元削減などの手法を組み合わせて高次の統計量を抽出することもあります。さらに、確率的グラフィカルモデルやベイジアンネットワークなどの確率モデルを使用して高次の相関構造をモデル化し、学習する方法もあります。これらの手法は、データの特性や問題の性質に応じて適切なアプローチを選択することが重要です。