机器学习与统计学习：比较核心原则
您将了解 机器学习 和统计学习。
亮点
- 机器学习源于计算机科学和人工智能，而统计学习则源于统计学。
- 机器学习专注于基于数据的决策的算法设计，无需显式编程。
- 统计学习的重点是建立数学模型来理解和解释数据。
- 统计学习模型更容易解释，并且通常使用更简单的线性模型。
- 机器学习优先考虑优化预测性能和计算效率。
机器学习和统计学习是更广泛的数据科学领域中重叠但不同的领域。
它们都涉及使用算法根据数据构建模型，最终目标是进行预测、得出推论或识别模式。
然而，它们的侧重点和方法有所不同。
定义：机器学习
机器学习（ML） 是一个人工智能子集，使计算机系统能够自动从经验中学习和改进，而无需显式编程，使用算法来分析数据、识别模式并做出数据驱动的决策。
定义：统计学习
统计学习（SL） 是统计学的一个分支，专注于建立数学模型来分析和解释数据，强调理解潜在的模式、结构和 不确定 同时使用正式的统计方法进行推断和预测。
起源和观点
机器学习植根于计算机科学和人工智能。
它专注于设计算法来学习并做出基于数据的决策，而无需显式编程。
机器学习技术更注重优化性能，通常强调大规模数据集和计算效率。
另一方面，SL 源于统计数据。
它以构建数学模型来理解和解释数据为中心，通常侧重于理解数据的底层结构和不确定性。
SL 技术更加强调模型的可解释性和推理方面。
术语和方法
机器学习从业者经常使用与统计学家不同的术语。
例如，我们谈论机器学习中的“训练”和“测试”数据集。
相反，SL 中可能会使用术语“估计”和“验证”数据集。
ML 方法更具算法性和迭代性，而 SL 技术则基于正式的统计方法。
模型复杂性
使用神经网络和深度学习技术的机器学习模型可能非常复杂和非线性。
这可以提高预测性能，但有时会牺牲可解释性。
相比之下，SL 模型更容易解释，并且通常使用更简单的线性模型。
模型评估
ML 强调预测准确性和性能指标，例如精度、召回率和 F1 分数。
SL更侧重于模型假设、假设检验和置信区间，以了解模型中的统计显着性和不确定性。
正则化
这两个领域都使用正则化技术来防止过度拟合。
尽管如此，机器学习通常依赖于计算密集型方法，例如 Lasso 和 Ridge 回归或神经网络的 dropout。
SL 可以使用子集选择、降维或更简单的模型结构等技术来避免过度拟合。
| 方面 | 机器学习 | 统计学习 |
|---|---|---|
| 起源 | 计算机科学、人工智能 | 统计 |
| 专注于 | 算法设计，数据驱动决策 | 数学模型、数据解释 |
| 术语 | 训练和测试数据集 | 估计和验证数据集 |
| 模型复杂性 | 可以是高非线性的（例如神经网络） | 通常更简单，线性或广义线性模型 |
| 模型可解释性 | 可能有所不同，可能难以解释 | 更具可解释性，强调推理 |
| 评估指标 | 预测准确率、精确率、召回率、F1 | 假设检验、p 值、置信区间 |
| 正则化 | 套索、岭回归、dropout | 子集选择、降维、岭回归 |
| 计算 | 可能是计算密集型的 | 也可能是计算密集型的，但通常不那么密集 |
| 可扩展性 | 非常适合大规模数据集 | 可以适应处理大型数据集，但可能需要额外的方法 |
| 目的 | 优化预测性能 | 理解数据结构、不确定性并做出推论 |
结语
总之，机器学习和统计学习的目标是从数据中学习，但有不同的视角、方法和优先级。
机器学习通常更注重优化预测性能和计算效率。
同时，SL强调模型的可解释性、统计推断和不确定性量化。
这两种方法在数据科学中都很有价值，并且从业者经常结合使用这两个领域的技术来解决现实世界的问题。
