An Introduction to Statistical Learning with Applicatio

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

1.1定义

统计学习（statistical learning）是一门研究如何从数据中提取知识并应用于预测、决策或其他目的的一门学科。它是机器学习、数据挖掘、计算机视觉等领域的一个分支，是当前热门的AI方向。

1.2特点

• 数据驱动：统计学习倾向于采用结构化的数据——如表格或矩阵形式——作为输入；
• 假设空间少：统计学习通常只考虑一种假设空间，即概率模型或概率分布；
• 模型复杂性高：统计学习模型一般都比较复杂，因而需要很多参数来刻画其中的不确定性；
• 有监督学习：统计学习以训练样本对目标函数进行建模，所以要求样本具有标签信息或者已经划分好了训练集和测试集。

  1.3市场现状

  过去十年里，人工智能领域蓬勃发展，但由于缺乏系统化的方法论、工具箱、案例分析和创新研发模式，导致市场上仍然存在巨大的需求缺口。而统计学习正成为这一领域一个重要的分支，面临着一个艰难的转型期。统计学习作为一门新兴学科，在国内外各个行业和企业均有应用。截至目前，全球有超过百万名的AI从业者，其中90%以上的人已经接触到统计学习相关技术。而统计学习在中国、日本等经济快速发展的国家尤其受到重视。比如，据IDC数据显示࿰