Статистичне навчання відіграє ключову роль у багатьох галузях науки, фінансів та промисловості. Нижче наведено кілька прикладів завдань, пов'язаних з навчанням. • Передбачити, чи буде у пацієнта, госпіталізованого через серцевий напад, повторний серцевий напад. Прогноз має бути заснований на демографічних, дієтичних та клінічних вимірюваннях показників цього пацієнта. • Передбачити ціну акції через шість місяців, ґрунтуючись на показниках діяльності компанії та економічних даних. • Розпізнати числа в рукописному поштовому індексі на основі оцифрованого зображення людини, яка страждає на діабет, за інфрачервоним спектром поглинання крові цієї людини. • Визначити фактори ризику розвитку раку передміхурової залози на основі клінічних і демографічних змінних. ники та іншими дисциплінами. Ця книга - про навчання на основі даних. У типовому сценарії у нас є вимірювання результату, зазвичай кількісне (наприклад, ціна акцій) або категоріальне (наприклад, серцевий напад або відсутність такого), яке ми хочемо передбачити, ґрунтуючись на безлічі ознак (таких, як дані про дієту та вимірювання, отримані в ході клінічного дослідження). У нас є навчальна множина даних, в якій містяться результати та ознаки для безлічі об'єктів (наприклад, людей). Використовуючи ці дані, ми створюємо модель прогнозування, або алгоритм, що навчається, яка дозволить нам прогнозувати результат для нових невидимих об'єктів. Хороший алгоритм - це алгоритм, який точно передбачає такий результат.