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A Brief History of Statistical Learning<end_of_turn>
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Aunque el término aprendizaje estadístico es bastante nuevo, muchos de los conceptos
que subyacen en este campo se desarrollaron hace mucho tiempo. Al principio de
siglo XIX, Legendre y Gauss publicaron artículos sobre el método
de mínimos cuadrados, que implementó la forma más antigua de lo que ahora se conoce
como regresión lineal. El enfoque se aplicó con éxito por primera vez a problemas
en astronomía. La regresión lineal se utiliza para predecir valores cuantitativos,
como el salario de un individuo. Para predecir valores cualitativos, como
si un paciente sobrevive o muere, o si el mercado de valores aumenta
o disminuciones, Fisher propuso el análisis discriminante lineal en 1936. En el
En la década de 1940, varios autores propusieron un enfoque alternativo, la regresión logística.
A principios de la década de 1970, Nelder y Wedderburn acuñaron el término generalizado.
modelos lineales para toda una clase de métodos de aprendizaje estadístico que incluyen
Tanto la regresión lineal como la logística como casos especiales.
A finales de la década de 1970, muchas más técnicas para aprender a partir de datos
estaban disponibles. Sin embargo, eran métodos casi exclusivamente lineales, porque ajustar relaciones no lineales era computacionalmente inviable en el momento.
tiempo. En la década de 1980, la tecnología informática finalmente había mejorado lo suficiente
que los métodos no lineales ya no eran computacionalmente prohibitivos. En medio
Década de 1980 Breiman, Friedman, Olshen y Stone introdujeron la clasificación y
árboles de regresión, y estuvieron entre los primeros en demostrar el poder de un
Implementación práctica detallada de un método, incluida la validación cruzada.
para la selección del modelo. Hastie y Tibshirani acuñaron el término modelos aditivos generalizados en 1986 para una clase de extensiones no lineales a modelos lineales generalizados.
modelos, y también proporcionó una implementación práctica de software.
Desde entonces, inspirado por la llegada del aprendizaje automático y otros
disciplinas, el aprendizaje estadístico ha surgido como un nuevo subcampo en estadística,
centrado en modelado y predicción supervisados ​​y no supervisados. En recientes
años, el progreso en el aprendizaje estadístico ha estado marcado por la creciente
disponibilidad de software potente y relativamente fácil de usar, como el
Sistema R popular y disponible gratuitamente. Esto tiene el potencial de continuar
la transformación del campo a partir de un conjunto de técnicas utilizadas y desarrolladas
por estadísticos e informáticos a un conjunto de herramientas esencial para una
comunidad más amplia.<end_of_turn><eos>