Saya masih ingat tulisan Annals of Statistics tentang Boosting oleh Friedman-Hastie-Tibshirani, dan komentar tentang masalah yang sama oleh penulis lain (termasuk Freund dan Schapire). Pada saat itu, Boosting jelas dipandang sebagai terobosan dalam banyak hal: layak secara komputasi, metode ansambel, dengan kinerja luar biasa namun misterius. Sekitar waktu yang sama, SVM datang dari usia, menawarkan kerangka kerja yang didukung oleh teori yang kuat dan dengan banyak varian dan aplikasi.
Itu di tahun 90-an yang luar biasa. Dalam 15 tahun terakhir, bagi saya tampak bahwa banyak Statistik telah menjadi operasi pembersihan dan perincian, tetapi dengan beberapa pandangan yang benar-benar baru.
Jadi saya akan mengajukan dua pertanyaan:
- Sudahkah saya melewatkan beberapa makalah revolusioner / mani?
- Jika tidak, adakah pendekatan baru yang menurut Anda berpotensi untuk mengubah sudut pandang inferensi statistik?
Aturan:
- Satu jawaban per posting;
- Referensi atau tautan diterima.
PS: Saya punya beberapa kandidat untuk terobosan yang menjanjikan. Saya akan mempostingnya nanti.