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感知机等早期人工智能模型采取仿生学的方法模拟生物智能机制，人们在开展这些早期研究的时候，并没有从统计学角度去深究它们的数学本质。与此同时，甚至在更早时候，统计学家已经在使用一些函数拟合或者参数估计的方法，来描述观测数据的概率分布，或者定量描述不同观测量之间的函数关系。人们假设数据符合某种分布，或者数据之间存在某种定量函数关系，通过观察数据推测概率分布或者函数关系的参数。这些方法与人工智能中的很多方法有着密切的联系，它们背后的数学原理是一致的。其后发展起来的统计学习理论帮助我们更加系统地认识统计学方法在人工智能中的应用。下面我们从最基本的线性回归开始，看如何用统计学的方法解决问题。