1 基本信息
机器学习始于计算机科学的人工智能领域，后来也有不少统计学家加入。如果说哪位统计学家对机器学习的贡献最大，里奥·布莱曼（Leo Breiman）或许当之无愧。
(January 27, 1928 – July 5, 2005)
2 个人经历
2.1 贫民窟
1928年1月27日，Leo Breiman 出生于纽约，五年后随父母移居旧金山，初中时再次搬家到洛杉矶。Breiman 所在的社区 Boyle Heights，是当时洛杉矶的犹太贫民窟（a poor Jewish ghetto），与边上的墨西哥裔贫民窟相邻。
尽管 Breiman 就学的罗斯福高中（Roosevelt High School）位于当时洛杉矶的贫民区，但在学术上依然领先，因为该校的大多数学生都是追求上进的移民后代（highly motivated sons and daughters of immigrants）。
在高中时代，首先让 Breiman 感兴趣的课程是几何学。他母亲偶然听说，加州理工学院（Caltech）是美国西部最好的大学，于是决定她的儿子应该去Caltech 读大学（这也是钱学森的母校）。
2.2 加州理工学院
1945年，经过长达16小时的入学考试后，Breiman 成功进入加州理工学院，主修物理，并因成绩优异而获得奖学金。然而，到了大学高年级，由于在校园里到处充斥着理工知识而渐生厌倦，感觉 Caltech 就像一个“科学修道院”（scientific monastery）。终于，他在大学最后一年的四门物理课中都得了 “D”。如果在这个时点，用机器学习的方法预测年轻 Breiman 的未来，应该也不会太辉煌吧？
2.3 哥伦比亚大学
然而，Breiman 依然对数学很有兴趣，于是开始向许多大学申请读研究生，但仅被哥伦比亚大学（Columbia University）录取。由于家境贫寒，Breiman利用兼职打工攒下的钱，供自己读研。事实上，刚到哥大时，Breiman 曾决心读哲学专业，并找到了哥大哲学系主任，当时的知名哲学家Erwin Edwin。Erwin Edwin 和蔼地拍了拍 Breiman 的膝盖说，“我最好的两位博士生现在都无法找到工作。要不你还是待在数学系，可以先上几门哲学课，看情况再说吧”。之后，Breiman 上了几门哲学课，诸如美学、希腊哲学，发现与自己的预想大相径庭。于是，Breiman 开始专攻数学，并在一年内拿到了数学硕士学位。
2.4 加州大学伯克利分校
1950年，Breiman 从哥大毕业后，进入加州大学伯克利分校攻读数学博士学位。为了供自己上学，Breiman入学前的整个暑期都在当酒店招待，以及在海岸警卫队（Coast Guard）的舰船上洗碗（下图为当时的工作证）。
在伯克利，Breiman 选修了著名概率学家 Michel Loeve 的概率论课程（知名同班同学包括 Manny Parzen，Howard Tucker 等），并爱上了概率论。Breiman 完成博士论文之后，自我感觉良好，但完美主义的导师 Michel Loeve 却依然不满意；直至著名统计学家 Harald Cramer 来访，听了Breiman 的报告后认为 “this is pretty good”。最后，在限期参军的压力下，Michel Loeve 终于让 Breiman 于 1954 年博士毕业。
博士毕业后，Breiman 服了两年兵役。之后，Breiman 成为伯克利的 “代理助理教授”（acting assistant professor），并与伯克利的著名统计学家 David Blackwell相熟。在伯克利的学术讲座中，Blackwell 经常写条子给Breiman，“你能证明这个与这个吗？” 这其中的一个纸条，使得 Breiman 证明了后来被称为“Shannon-Breiman-McMillan Theorem”的定理（Breiman, 1957）。
2.5 加州大学洛杉矶分校
当时伯克利有严格的规定，刚从伯克利毕业的博士生无法在伯克利得到第一份正式工作。退而求其次，Breiman 成为加州大学洛杉矶分校（UCLA）的助理教授，为当时 UCLA 数学系唯一的概率论学者。
Breiman 在 UCLA 执教了七年，期间很快拿到了终身教职。然而，他最后决定自己并不想做一名 “抽象的数学家”（abstract mathematician），于是从UCLA 辞职。之后，Breiman 花了半年时间，专心总结他对于概率论的心得与教学经验，于1968年出版其第一本著作 “Probability”，成为概率论的经典书籍。
2.6 统计咨询工作
从UCLA辞职后，当 Breiman 的积蓄快要花光时，他开始Technology Service Corporation（TSC）从事 “统计咨询”（statistical consulting）工作。离开了抽象的概率论，Breiman 开始接触到大量的鲜活数据；比如，与空气污染有关的几百个变量，每天或每小时的数据，跨度达到七年。研究问题包括预测洛杉矶盆地（Los Angeles Basin）第二天的臭氧水平，预测高速公路的一氧化碳水平等回归问题（regression）。当然，也有一些分类问题（classification），比如根据雷达声呐数据来区分俄国与美国的潜艇。在此期间，Breiman 开始使用并完善 “决策树”（decision tree）模型进行预测。与通常的线性回归或逻辑回归不同，决策树模型是一种非参数方法，并不设定具体的函数形式，故在进行预测时更为灵活。
2.7 重回加州大学伯克利分校
Breiman 从事了 13 年的统计咨询工作，一直很享受，本不想再回学术界。然而，当母校召唤时，Breiman 于 1980 年重回伯克利，成为统计系教授。此时，伯克利统计系依然处于纸与笔的时代，计算机设备十分原始。在 Breiman的倡导与努力下，伯克利统计系终于有了现代的统计计算中心（Statistical Computing Facility）。
1984年，Breiman与三位合作者共同出版了决策树的经典书籍 “Classification and Regression Trees”，提出了著名的 CART 算法。
2.8 退休生涯
1993年，Breiman 从伯克利退休。但或许谁也没有想到，Breiman 学术生涯的高潮才刚刚开始。在研究中，Breiman 发现，使用线性模型选择变量的子集（subset selection in linear regression）是一个很不稳定的过程；只要数据稍微变化，所选变量就可能很不相同。对于决策树也如此，只要数据稍有变化，所生成的决策树可能就大相径庭。
于是，Breiman 想，能否将这些不同的模型结果进行平均，以得到更好的预测效果。但如何扰动数据呢？Breiman想到了有放回的自助抽样（bootstrap）。首先，从原始样本得到大量的自助样本（bootstrap sample），分别用 CART 算法来估计决策树，然后再将这些决策树进行聚合平均（比如，平均1000棵决策树）。这就是Breiman (1996)提出的 “bagging” 算法（bootstrap aggregating），该文目前在 Google Scholar的引用量已超过 2 万。
2001年，Breiman 进一步提出了 “随机森林”（Random Forest）的算法。与Bagging 不同，在决策树的每个节点，仅随机选取部分变量进行分裂，以降低不同决策树之间的相关性。结果发现，Random Forest的预测效果比 Bagging 又有了进一步的提高，这使得随机森林成为机器学习，特别是数据科学的主要算法之一。2005年，Breiman 在伯克利家中去世，享年 77 岁。
3 主要成就
Breiman的工作帮助弥合了统计学和计算机科学之间的鸿沟，尤其是在机器学习领域。他最重要的贡献是在分类和回归树领域，通过借助集成树拟合自助抽样样本，也就是著名的bagging算法。而他的另一个著名集成算法就是随机森林
4 个人点评
早期机器学习集成算法的奠基人 膜拜~