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