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統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)建模,有什么區(qū)別?相同點(diǎn):不同點(diǎn)1、不同的學(xué)派:機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科

統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)建模,有什么區(qū)別?

相同點(diǎn):

不同點(diǎn)1、不同的學(xué)派:

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。

統(tǒng)計(jì)建模(Statistical modeling)則完全是數(shù)學(xué)的分支,以概率論為基礎(chǔ),采用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法建立模型。

機(jī)器學(xué)習(xí)更多地強(qiáng)調(diào)優(yōu)化和性能,而統(tǒng)計(jì)學(xué)則更注重推導(dǎo)。

2、不同的數(shù)據(jù)量:

機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用廣泛。 在線學(xué)習(xí)工具可飛速處理數(shù)據(jù)。這些機(jī)器學(xué)習(xí)工具可學(xué)習(xí)數(shù)以億計(jì)的觀測(cè)樣本,預(yù)測(cè)和學(xué)習(xí)同步進(jìn)行。一些算法如隨機(jī)森林和梯度助推在處理大數(shù)據(jù)時(shí)速度很快。機(jī)器學(xué)習(xí)處理數(shù)據(jù)的廣度和深度很大。

統(tǒng)計(jì)模型一般應(yīng)用在較小的數(shù)據(jù)量和較窄的數(shù)據(jù)屬性上。

3、不同的數(shù)據(jù)分析

機(jī)器學(xué)習(xí)本質(zhì)上是一種算法,這種算法由數(shù)據(jù)分析習(xí)得,而且不依賴于規(guī)則導(dǎo)向的程序設(shè)計(jì);

統(tǒng)計(jì)建模則是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用數(shù)學(xué)方程式來探究變量變化規(guī)律的一套規(guī)范化流程。

總結(jié)來說,機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵詞是預(yù)測(cè)、監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)等。而數(shù)理統(tǒng)計(jì)是關(guān)于抽樣、統(tǒng)計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)的科學(xué)。

4、不同的數(shù)據(jù)使用

機(jī)器學(xué)習(xí)并不需要對(duì)有關(guān)變量之間的潛在關(guān)系提出先驗(yàn)假設(shè)。研究人員只需要將所有的可用數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型,等待算法的分析并輸出其中的潛在規(guī)律,然后將這一規(guī)律應(yīng)用于新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)就可以了。對(duì)于研究人員來說,機(jī)器學(xué)習(xí)就像一個(gè)黑盒子,你只需要會(huì)用,但并不清楚其中的具體實(shí)現(xiàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)通常應(yīng)用于高維度的數(shù)據(jù)集,你的可用數(shù)據(jù)越多,預(yù)測(cè)通常就越準(zhǔn)確。

相比之下,統(tǒng)計(jì)學(xué)則必須了解數(shù)據(jù)的收集,估計(jì)量(包括p值和無偏估計(jì))的統(tǒng)計(jì)特征,被研究人群的潛在分布規(guī)律,以及多次試驗(yàn)的期望參數(shù)的類型。研究人員需要非常清楚自己在做什么,并提出具有預(yù)測(cè)能力的參數(shù)。而且統(tǒng)計(jì)建模通常用于較低維度的數(shù)據(jù)集。

5、不同的著重點(diǎn):

機(jī)器學(xué)習(xí)著重于探索數(shù)據(jù)所展現(xiàn)的關(guān)系和結(jié)構(gòu),更關(guān)心模型的預(yù)測(cè)能力,即更注重模型的優(yōu)化和性能。

統(tǒng)計(jì)建模著重于評(píng)估小樣本數(shù)據(jù)中所體現(xiàn)的關(guān)系和結(jié)構(gòu)在總體中推廣,更關(guān)心模型的可解釋性,即更注重模型的推導(dǎo)。

關(guān)于這一點(diǎn),我們或許可以從下面這兩段分別來自統(tǒng)計(jì)學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員針對(duì)同一數(shù)據(jù)模型的描述上得到更深的體會(huì)。

機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員:在給定 a、b 和 c 的前提下,該模型準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出結(jié)果 Y 的概率達(dá)到了 85%。

統(tǒng)計(jì)學(xué)家:在給定 a、b 和 c 的前提下,該模型準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出結(jié)果

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