浩彬老撕，R语言中文社区特邀作者。
个人公众号：探数寻理
在这里首先要感谢苍天，感谢亚里士多德，感谢维克托·迈尔·舍恩伯格，让“大数据”成为了年度热词，咱们统计学同仁终于体验了一把“农奴翻身做主人”！
在这两千多年的历史当中，咱们这里涌现出一批又一批的风流人物，如卡尔皮尔逊（公认的统计学之父），费舍尔（现代统计学的奠基人之一），贝叶斯（贝叶斯方法对当今的数据挖掘领域影响依然非常的广非常的大，另外概率统计学出现的“频率学派”和“贝叶斯学派”的至今争论的恩恩怨怨还在继续）、高尔顿（这位可是达尔文的表弟）、戈赛特（嗯，这位最早从事的可是酿酒行业，提出了著名的t分布）。
例如1920年，美国经济学家乔治泰勒就认为裙子长度和经济增长存在联系，提出裙边理论：“女性的裙长可以反映经济兴衰荣枯，裙子愈短，经济愈好，裙子愈长，经济愈是艰险”
虽然这些只是某一方面的应用，但是我们可以看到，广大人民群众对于利用数据的热情是大大的！
上面说的建立统计学习模型，简单是指利用一个或多个输入变量（一般也称为自变量，预测变量）通过拟合适当的关系式来预测输出变量（也称因变量，响应变量）的方法。其中f(x)是我们希望探求的关系式，但一般来说是固定但未知。尽管f(x)未知，但是我们的目标就是利用一系列的统计/数据挖掘方法来尽可能求出接近f(x)的形式，这个形式可以是一个简单的线性回归模型（y=a+bx），也可能是一个曲线形式（y=a+b（x的平方）），当然也有可能是一个神经网络模型或者一个决策树模型。
而对于上式中的随机误差项，这是指测试过程中诸多因素随机作用而形成的具有抵偿性的误差，它的产生因素十分复杂，可能是温度的偶然变动，可能是气压的变化，也可能是零件的摩擦。例如咱们在测量身高的时候，就可能因为测量人员的轻微手震带来的随机误差
虽然这些方法很有趣，但在此之前，我们还是要对这些方法有一些系统的划分
在这里，我们希望模型尽可能地精确，相反预测模型f的形式可能是一个黑箱模型（即模型的本身我们不能很好的解释或者并不清楚，我们更加关心这当中的输入和输出，并不试图考察其内部结构），只要能够提高我们的预测精度我们就认可达到目的了。一般认为，神经网络模型属于黑箱模型，如几年前Google X实验室开发出一套具有自主学习能力的神经网络模型，它能够从一千万中图片中找出那些有小猫的照片。在这里，输入就是这一千万张图片，输出就是对于这些图片的识别。
在这里，预测结果固然重要，但是我们也十分关心模型的形式具体是怎么样，或者借助统计挖掘模型帮助我们生成了怎样的判别规则。例如在银行业，我们希望通过客户的个人信用信息来评价个人的借贷风险，这就要求我们不但能够回答这个客户的风险是高是低，还要求我们回答哪些因素对客户风险高低有直接作用，每个因素的影响程度有多大。
迄今为止上面的讨论内容都属于有监督学习范畴，即对每一个自变量x都有一个因变量y一一对应，我们希望通过拟合预测模型，更好理解预测变量与响应变量之间的关系，例如分析个人信用信息评价信用风险，企业营销费用投入与销量的关系等等。
进一步地，对于有监督学习，响应变量属于定量变量（即连续性变量，如GDP，企业年销售额）的话，我们把它定义为回归问题，而响应变量属于定性变量的话（即分类型变量，如违约客户与不违约客户，患病与不患病），我们定义为分类问题。
而对于无监督学习，则只有自变量x，而没有y。例如我们能够获得零售企业当中每个会员的行为信息，我们可能希望通过无监督学习的方法（聚类）把会员划分为不同的客户细分群体（粉丝客户群，注重性价比客户群）。
