机器学习（Machine Learning）和传统的数据统计（Data Statistics）有什么区别？

机器学习

  • 强调预测
  • 通过预测性能评估结果
  • 关注过度拟合而不是模型本身的复杂性
  • 注重表现
  • 通过在新数据集上的性能获得可概括性
  • 通常，没有指定超人口模型
  • 对性能和健壮性的关注

传统统计分析

  • 强调超总体推断
  • 关注a-先验假设
  • 更简单的模型优于复杂的模型（简约），即使更复杂的模型性能稍好
  • 重视参数解释能力
  • 统计建模或抽样假设将数据连接到感兴趣的总体
  • 对假设和稳健性的关注

 

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