統計學習的過去、現在和將來

李　揚　謝邦昌　彭茜茜

[摘要]現今的統計學習雖然已經有了重大的發展，但是若想把事情完全交給機器完成卻不能得到理想結果，仍需要加入大量的人類智慧。現代統計學習理論是研究利用經驗數據進行機器學習的一般理論，屬于計算機科學、模式識別和應用統計學相交叉與結合的范疇。在科學技術飛速發展的今天，統計學習理論廣泛吸收和融合相關學科的新理論，不斷開發應用新技術和新方法，深化和豐富了統計學傳統領域的理論與方法，并拓展了新的領域。

關鍵詞：統計學習 試驗 方法

中圖分類號：C812文獻標識碼：A文章編號：1006-5954（2009）07-058-03

一、引言

統計的發展可以通過其所解決的問題展現：解決的問題不斷從簡單到復雜，從具體到抽象，這就要求其具有更強的計算能力，不斷的從狹義到廣義演變。傳統統計主要來源于具體的實驗，依賴于經典的參數估計方法，而現代統計學習理論是研究利用經驗數據進行機器學習的一種一般理論，屬于計算機科學、模式識別和應用統計學相交叉與結合的范疇。由于較系統地考慮了有限樣本的情況，統計學習理論與傳統統計學理論相比有更好的實用性。統計學習（Statistics learning）的起源是一系列著名的實驗（如Turing Test等），隨著信息技術的不斷發展與信息量不斷增大的進程，統計學習（Statistical Learning）理論也在逐步完善以適應新的需求。

現今的統計學習雖然已經有了重大的發展，但是若想把事情完全交給機器完成卻不能得到理想結果，仍需要加入大量的人類智慧，例如：尋找事物特征、參數選取等等。……