第一章 统计学习及监督学习概论（一）

1.1 统计学习

统计学习是关于计算机基于数据个哦偶见统计概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。

1.统计学习的特点

• 统计学习以计算机及网络为平台；
• 统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的学科；
• 统计学习的目的是对数据进行预测与分析；
• 统计学习以方法为中心，统计学习方法构建模型并依靠嗯与模型进行预测与分析；
• 统计学习是概率论、统计学、信息论、计算理论、最优化理论及计算机科学等多个领域的交叉学科，并在发展中逐步形成独自的理论体系和方法论。

2.统计学习的对象

统计学习研究的对象是数据。它从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，又回到对数据的分析与预测中去。

3.统计学习的目的

统计学习用于对数据的预测与分析，特别是对未知新数据的预测与分析。

4.统计学习的方法

统计学习的方法是基于数据构建概率统计模型，从而对数据进行预测与分析。主要包括：监督学习、无监督学习和强化学习等。

5.统计学习的研究

统计学习研究一般包括统计学习方法、统计学习理论和统计学习应用：

• 统计学习方法的研究旨在开发新的学习方法；
• 统计学习理论的研究在于探求统计学习方法的有效性与效率，以及统计学习的基本理论问题；
• 统计学习应用的研究主要考虑将方法应用到实际问题中并解决实际问题。

6.统计学习的重要性

近二十年，统计学习在理论与应用方面取得巨大发展，当前主要用于人工智能、模式识别、数据挖掘、自然语言处理、语音处理、计算视觉、信息检索、生物信息等计算机应用领域，并成为该领域的核心。
统计学习在学科与科学技术中的重要性主要体现在以下三个方面：

• 统计学习是处理海量数据的有效方法；
• 统计学习是计算机智能化的有效手段；
• 统计学习是计算机科学发展的一个重要组成部分。可以认为ie计算机科学是有三维组成:系统、计算和信息。统计学习主要属于信息这一维，并在其中起着核心作用。
  
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