识别统计建模与机器学习之间的区别.
统计建模和机器学习是数据分析的两种方法,它们有着许多相似之处,但它们之间也有重要的区别.统计建模是数学的一个分支,涉及数据的收集,分析和解释.它涉及使用统计方法来开发和测试模型,这些模型描述数据集中的变量之间的关系.这些模型通常基于关于数据分布的潜在假设,并且统计测试用于确定这些假设的有效性和模型的整体适应性.机器学习另一方面是计算机科学和人工智能的一个子领域,涉及能够从这些假设中学习并基于数据做出预测或决策的算法.机器学习算法通常是为了识别数据中的模式和关系,而不是被明确地编程,因此它们可能需要更少的时间来适应数据,以提供对数据分布的基础的假设和反.机器学习通常用于理解两个数据之间的关系,但它们通常更难通过统计模型和机器学习来处理它们的内部预测和数据分析.