莱奥·布雷曼 | AI生成和翻译
Leo Breiman（1928–2005）是美国统计学家，也是机器学习领域的先驱。他以发展关键的统计和机器学习技术而闻名，包括：
- CART（分类与回归树）： Breiman 提出了 CART 算法，这是一种决策树学习的基础方法，广泛应用于数据科学和机器学习中的分类与回归任务。
- 随机森林： 他开发了随机森林算法，这是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来提高预测准确性，现已成为机器学习中的核心方法。
- Bagging（自助聚合）： Breiman 提出了 Bagging 技术，通过平均多个自助采样样本的预测结果来减少预测模型的方差。
Breiman 曾是加州大学伯克利分校的教授，他的工作强调实用、数据驱动的方法，而非纯粹的理论模型。他在 2001 年发表的论文《统计建模：两种文化》中指出了传统统计建模与机器学习注重预测准确性之间的分歧，并倡导后者的理念。
他还在概率论和应用统计学方面做出了贡献，早期研究涉及最优博弈策略等领域。Breiman 的创新对现代数据科学产生了深远的影响。