直觉上机器学习模型和统计模型没有严格的划分界限,但他们本身是在使用目的上有很大差异的两类模型。机器学习适用于尽可能最大限度准确预测,而统计是用于分析变量之间的关系。虽然在使用上,统计模型也经常用于预测,但显然统计模型不追求高准确性,而更多在于分析变量对于数据的解释能力。 需要明确的是,统计学是对于数据的...
区别一：传统算法像严肃的技术经理，机器学习像野路子的老司机 区别二：传统算法精于算计，机器学习擅长“...
机器学习通常需要构建预测模型,这些模型可以是线性回归、决策树、神经网络等各种算法。尽管存在这些区别,数据挖掘和机器学习之间的界限不是非常清晰,因为它们共享许多相似的技术和方法。实际应用中,数据挖掘和机器学习通常相互补充,根据具体问题的要求来选择合适的方法。数据挖掘可以用于探索数据并发现有用的信息,而机器学习...
统计机器学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计机器学习通过对已知数据构建模型，从而完成对未知的数据进行预测和分析，预测和分析这种行为可以使得计算机看起来很智能，这就是人工智能的一种体现。统计机器学习的总目标就是考虑学什么样的模型和如何学习模型，以使得模型...
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