<bos><start_of_turn>system
You are a helpful AI assistant.
lista de codigos linguisticos disponibles: ["es", "de"].<end_of_turn>
<start_of_turn>user
Una breve historia del aprendizaje estadístico<end_of_turn>
<start_of_turn>model
Obwohl der Begriff „Statistisches Lernen“ relativ neu ist, gibt es viele Konzepte
die dem Fachgebiet zugrunde liegen, wurden schon vor langer Zeit entwickelt. Zu Beginn des
Im 19. Jahrhundert veröffentlichten Legendre und Gauss Arbeiten zu dieser Methode
der Methode der kleinsten Quadrate, die die früheste Form dessen implementierte, was heute bekannt ist
als lineare Regression. Der Ansatz wurde zunächst erfolgreich auf Probleme angewendet
in der Astronomie. Die lineare Regression wird zur Vorhersage quantitativer Werte verwendet.
wie zum Beispiel das Gehalt einer Person. Um qualitative Werte vorherzusagen, wie z
ob ein Patient überlebt oder stirbt oder ob der Aktienmarkt steigt
oder abnimmt, schlug Fisher 1936 die lineare Diskriminanzanalyse vor
In den 1940er Jahren stellten verschiedene Autoren einen alternativen Ansatz vor, die logistische Regression.
In den frühen 1970er Jahren prägten Nelder und Wedderburn den Begriff „verallgemeinert“.
lineare Modelle für eine ganze Klasse statistischer Lernmethoden, die Folgendes umfassen:
sowohl die lineare als auch die logistische Regression als Sonderfälle.
Bis Ende der 1970er Jahre entstanden viele weitere Techniken zum Lernen aus Daten
Wir sind verfügbar. Es handelte sich jedoch fast ausschließlich um lineare Methoden, da die Anpassung nichtlinearer Beziehungen zu diesem Zeitpunkt rechnerisch nicht durchführbar war
Zeit. In den 1980er Jahren hatte sich die Computertechnologie endlich ausreichend verbessert
dass nichtlineare Methoden nicht länger rechenintensiv waren. Mittig
In den 1980er Jahren führten Breiman, Friedman, Olshen und Stone die Klassifizierung ein
Regressionsbäume und gehörten zu den ersten, die die Leistungsfähigkeit von a demonstrierten
detaillierte praktische Umsetzung einer Methode, inklusive Kreuzvalidierung
zur Modellauswahl. Hastie und Tibshirani prägten 1986 den Begriff „verallgemeinerte additive Modelle“ für eine Klasse nichtlinearer Erweiterungen verallgemeinerter linearer Modelle
Modelle und lieferte auch eine praktische Softwareimplementierung.
Seitdem inspiriert durch das Aufkommen von maschinellem Lernen und anderen
Disziplinen hat sich statistisches Lernen als neues Teilgebiet der Statistik herausgebildet,
Der Schwerpunkt liegt auf überwachter und unbeaufsichtigter Modellierung und Vorhersage. In den letzten
Seit Jahren sind die Fortschritte im statistischen Lernen durch zunehmende Fortschritte gekennzeichnet
Verfügbarkeit leistungsstarker und relativ benutzerfreundlicher Software, wie z
beliebtes und frei verfügbares R-System. Das hat Potenzial für eine Fortsetzung
die Transformation des Feldes aus einer Reihe von verwendeten und entwickelten Techniken
von Statistikern und Informatikern zu einem unverzichtbaren Werkzeugkasten für viele geworden
breitere Gemeinschaft.<end_of_turn><eos>