Stein's Paradox 在统计上或者在实际运用中的意义是什么？ 第1页
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stein的这个结论让人们发现，（在高维问题中，即维数大于等于3）简单地将估计朝原点做shrinkage就能提升预测精度。后面蓬勃发展的统计学习中有一大类方法，其思想根源就是这里，这种方法叫（高维问题中的）正则化。甚至可以说，统计学习本质思想之一的bias-variance tradeoff即发端于此。
事实上,人们后来提出的ridge regression就基于这种方法（甚至可以叫等价）。而在90年代末、20世纪初的十几年时间里涌现的大量正则化方法，如lasso, elastic net等等，虽形不同，但神似之。而如此蓬勃发展的方法的起点，居然是早在1956年。每念及此，都只能由衷赞叹。
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