隨機森林為什么比決策樹好 統(tǒng)計建模和機器學習建模，有什么區(qū)別？
統(tǒng)計建模和機器學習建模，有什么區(qū)別？統(tǒng)計建模和機器學習建模都可以用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘，不同的是統(tǒng)計建?；趥鹘y(tǒng)的統(tǒng)計學方法，如回歸分析、聚類分析、主成分分析等，偏重于對于已知現(xiàn)象或者數(shù)據(jù)的描述，而機
統(tǒng)計建模和機器學習建模，有什么區(qū)別？
統(tǒng)計建模和機器學習建模都可以用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘，不同的是統(tǒng)計建?；趥鹘y(tǒng)的統(tǒng)計學方法，如回歸分析、聚類分析、主成分分析等，偏重于對于已知現(xiàn)象或者數(shù)據(jù)的描述，而機器學習建模雖然也基于統(tǒng)計學，但是更偏重于對于未知現(xiàn)象或者數(shù)據(jù)的預測，對于數(shù)據(jù)量大小有一定要求。
統(tǒng)計建模
統(tǒng)計建模是指以統(tǒng)計學知識進行建模，常用的統(tǒng)計學知識有：參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析、回歸分析、時間序列、聚類分析、主成分分析及因子分析等，具體如下圖所示。
機器學習建模
機器學習建模指以機器學習算法進行建模，常用的機器學習算法有：K近鄰算法、決策樹、邏輯回歸、SVM、隨機森林、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析等，實現(xiàn)這些算法的語言有Python和R。具體如下圖所示。
數(shù)學基礎
不論是統(tǒng)計建模，還是機器學習建模，都需要有良好的數(shù)學基礎，主要就是微積分、線性代數(shù)、概率論這三塊。
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深度學習和普通的機器學習有什么區(qū)別？
放張圖可以看出關(guān)系。機器學習是人工智能的重要區(qū)域之一，深度學習是機器學習的分流之一。深度學習在前幾年迅速躥紅的原因是突破了一些傳統(tǒng)機器學習解決不了的問題。
機器學習的意義在于代替人力完成重復的工作，識別出統(tǒng)一的規(guī)律（模式）。但對于傳統(tǒng)的機器學習來說，特征的提取難度并不?。ㄌ卣骺梢允窍袼?、位置、方向等等）。特征的準確度會很大程度決定大多數(shù)機器學習算法的性能，為了使特征準確，將涉及到大量的人力投入特征工程的部分，來對特征進行調(diào)整改善。而這一系列工作的完成，是在數(shù)據(jù)集所含有的信息量足夠并且易于識別這一前提下的，如果這一前提沒有滿足，傳統(tǒng)機器學習算法會在雜亂的信息中喪失性能。深度學習的應用便是基于這一問題產(chǎn)生的，它的深層神經(jīng)網(wǎng)絡讓它可以在雜亂中學習，自動發(fā)現(xiàn)任務所聯(lián)系的特征（可以把它看成自發(fā)地學習特征工程），提取高層次的特征，因而大大減少了任務中在特征工程部份所要耗費的時間。
另一明顯的不同之處是二者對數(shù)據(jù)集大小的偏好。傳統(tǒng)的機器學習在制定完善的規(guī)則下，在處理較小規(guī)模的數(shù)據(jù)時，會展示出很好的性能，深度學習反而表現(xiàn)不佳；隨著數(shù)據(jù)集的規(guī)模不斷變大，深度學習的性能才會逐漸展現(xiàn)出來，并且越來越優(yōu)良，對比可見下圖。
現(xiàn)在學習什么技術(shù)會更有前途？
我說一下我的建議。
1.有關(guān)人體健康的
現(xiàn)在人們越來越關(guān)注健康，也有越來越多的人加入養(yǎng)生行列。不僅僅是老人，甚至一些大學生都開始養(yǎng)生。所以，可以學一些有關(guān)健康的技術(shù)。比如，營養(yǎng)師，健身教練，按摩師，等等。和健康有關(guān)的一些技術(shù)都會很好找工作的。每個人都希望自己可以健健康康，這是永遠不會變的。
2.無法被機器取代的技術(shù)
我們都知道現(xiàn)在機器人已經(jīng)越來越頻繁的出現(xiàn)在日常生活中。這是未來發(fā)展的一種趨勢，想要不被社會淘汰，就需要提前考慮。機器人的確可以再某一方面取代人類，但是，也有很多技術(shù)是機器人無法取代的。比如，理發(fā)師，化妝師，藝術(shù)家，等等。機器人無法像大腦一樣思考問題，這就決定了需要大腦思考的技術(shù)永遠也不不會被取代。
3.高科技
不管是什么高科技都是由人類制造完成的。所以，研究高科技技術(shù)的職業(yè)是非常有前途的。但是，想要在某一領域出人頭地必須要付出巨大的努力，花費的時間也就較長所以，這個問題需要好好思考一下。