Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование.

Статистическое обучение играет ключевую роль во многих областях науки, фи­нансов и промышленности. Ниже перечислено несколько примеров задач, связанных с обучением. • Предсказать, будет ли у пациента, госпитализированного из-за сердечного приступа, повторный сердечный приступ. Прогноз должен быть основан на демографических, диетических и клинических измерениях показателей этого пациента. • Предсказать цену акции через шесть месяцев, основываясь на показателях де­ятельности компании и экономических данных. • Распознать числа в рукописном почтовом индексе на основе оцифрованного изображения. • Оценить количество глюкозы в крови человека, страдающего диабетом, по ин­ фракрасному спектру поглощения крови этого человека. • Определить факторы риска развития рака предстательной железы на основе клинических и демографических переменных. Теория обучения играет ключевую роль в областях статистики, интеллектуально­ го анализа данных и искусственного интеллекта, пересекающихся с областями тех­ ники и другими дисциплинами. Эта книга - об обучении на основе данных. В типичном сценарии у нас есть измерение результата, обычно количественное (например, цена акций) или катего­риальное (например, сердечный приступ или отсутствие такового), которое мы хо­тим предсказать, основываясь на множестве признаков (таких, как данные о диете и измерения, полученные в ходе клинического исследования). У нас есть обучающее множество данных, в котором содержатся результаты и признаки для множества объектов (например, людей). Используя эти данные, мы создаем модель прогнози­рования, или обучаемый алгоритм, которая позволит нам прогнозировать результат для новых невидимых объектов. Хороший алгоритм - это алгоритм, который точно предсказывает такой результат.