簡要解釋傳統探索性資料分析（在統計學中）與機器學習的區別。
機器學習與傳統探索性資料分析 (EDA) 的重點和目的之間的一個重要的普遍差異是，機器學習更面向應用，而不是解釋底層現象的基本性質。機器學習相對不太關心識別所涉及變數之間的具體關係。例如，揭示底層函式的本質或變數之間互動的特定型別、多元依賴關係並不是機器學習的主要目標。相反，重點是產生一個可以產生有用預測的解決方案。機器學習接受“黑匣子”型別的資料探索或知識發現方法，不僅使用傳統的探索性資料分析（EDA）技術，還使用神經網路等技術，這些技術可以生成有效的預測，但無法識別預測所依據的變數之間相互關係的具體性質。