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機器學習和統(tǒng)計模型存在的差異是什么？
2019-05-08
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機器學習和統(tǒng)計模型是人工智能的兩個重要分支，而這兩個分支有著十分明顯的區(qū)別。機器學習和統(tǒng)計模型的差異具體體現(xiàn)在所屬的學派、產生時間、基于的假設、處理數據的類型、操作和對象的術語、使用的技術、預測效果和人力投入等等。而這些方面都能從某種程度上區(qū)分機器學習和統(tǒng)計模型，在這篇文章中我們就給大家介紹一下機器學習和統(tǒng)計模型的具體區(qū)別。

1.學派

機器學習就是計算機科學和人工智能的一個分支,通過數據學習構建分析系統(tǒng)，不依賴明確的構建規(guī)則。而統(tǒng)計模型就是數學的分支用以發(fā)現(xiàn)變量之間相關關系從而預測輸出。

2.誕生年代

機器學習和統(tǒng)計模型的誕生年代是不同的，統(tǒng)計模型的歷史已經有幾個世紀之久。但是機器學習卻是最近才發(fā)展起來的。二十世紀90年代，穩(wěn)定的數字化和廉價的計算使得數據科學家停止建立完整的模型而使用計算機進行模型建立。這催生了機器學習的發(fā)展。隨著數據規(guī)模和復雜程度的不斷提升，機器學習不斷展現(xiàn)出巨大的發(fā)展?jié)摿Α?

3.假設程度

在假設程度中，機器學習和統(tǒng)計分析也存在差異，統(tǒng)計模型基于一系列的假設。例如線性回歸模型假設，具體就是自變量和因變量線性相關、同方差、波動均值為0、觀測樣本相互獨立、波動服從正態(tài)分布。而Logistics回歸同樣擁有很多的假設。即使是非線性回歸也要遵守一個連續(xù)的分割邊界的假設。然而機器學習卻從這些假設中脫身出來。機器學習最大的好處在于沒有連續(xù)性分割邊界的限制。同樣我們也并不需要假設自變量或因變量的分布。

4.數據區(qū)別

機器學習應用廣泛。機器學習工具可學習數以億計的觀測樣本，預測和學習同步進行。一些算法如隨機森林和梯度助推在處理大數據時速度很快。機器學習處理數據的廣度和深度很大。但統(tǒng)計模型一般應用在較小的數據量和較窄的數據屬性上。

在這篇文章中我們給大家介紹了關于機器學習和統(tǒng)計模型的具體區(qū)別的內容，具體包括通過學派、假設程度、數據區(qū)別以及誕生年代四個方面來說的，希望這篇文章能夠幫助到大家更好地去了解和學習機器學習。

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