统计学与机器学习,
摘要：
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于统计学与机器学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍统计学与机器学习的解答，让我们一起看看吧。统计建模和机器学习建模，有什么区别... 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于统计学与机器学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍统计学与机器学习的解答，让我们一起看看吧。
统计建模和机器学习建模，有什么区别？
统计建模和机器学习建模都可以用于数据分析、数据挖掘，不同的是统计建模基于传统的统计学方法，如回归分析、聚类分析、主成分分析等，偏重于对于已知现象或者数据的描述，而机器学习建模虽然也基于统计学，但是更偏重于对于未知现象或者数据的预测，对于数据量大小有一定要求。
统计建模
统计建模是指以统计学知识进行建模，常用的统计学知识有：参数估计、***设检验、方差分析、回归分析、时间序列、聚类分析、主成分分析及因子分析等，具体如下图所示。
机器学习建模
机器学习建模指以机器学习算法进行建模，常用的机器学习算法有：K近邻算法、决策树、逻辑回归、SVM、随机森林、聚类分析、关联分析等，实现这些算法的语言有Python和R。具体如下图所示。
不论是统计建模，还是机器学习建模，都需要有良好的数学基础，主要就是微积分、线性代数、概率论这三块。
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统计建模关注有关数据的内容，例如，一些生物实验进行测量的数据。统计数据是支持或拒绝基于嘈杂数据的***设，或验证模型，或进行预测和预测的必要条件。但总体目标是根据数据得出新的科学见解。
在机器学习建模中，目标是通过“让机器学习”来解决一些复杂的计算任务。为了能够编写能够执行任务的程序（例如，手写字符识别），而不是试图理解问题，而是收集大量程序应该做什么的例子，然后运行通过从示例中学习能够执行该任务的算法。
Spss statistics与Spss Modeler这两个软件都是关于数据方向的软件，其中Spss statistics更加偏向于数据分析，而Spss Modeler更加偏向于数据挖掘。相信数据分析和数据挖掘的概念，你应该很明确了吧？在此就不再赘述了。
Spss statistics更加偏向于统计、数据分析；Spss Modeler主要是用于数据建模，提供一个数学模型。
如果不会Python的话，同时掌握了这两个软件再加上统计学理论知识的话，找个数据分析工作问题不大，不过随着你自己的未来发展，Python和R语言，我相信都是你需要补课的重要内容。
机器学习更加难一些，其需要Python和强大的数学知识，可能还需要Matlab做仿真什么的。不过难的地方，往往出路更大。夫夷以近，则游者众；险以远，则至者少。而世之奇伟、瑰怪，非常之观，常在于险远，而人之所罕至焉，故非有志者不能至也。
共勉~
机器学习和数据分析之间有什么关系？
数据挖掘和机器学习都植根于数据科学。 它们经常相互交叉或者相互混淆, 但是两者之间有一些关键的区别。 下面我们来看看数据挖掘和机器学习之间的区别, 以及如何使用它们。
数据挖掘和机器学习之间的一个关键区别就是它们是如何在我们的日常生活中使用和应用的。
数据挖掘可以用于各种目的, 比如金融研究， 投资者可能会利用数据挖掘和网络搜索来查看初创企业的财务状况, 并帮助确定他们是否愿意提供资金。 一家公司也可以使用数据挖掘来帮助收集销售趋势的数据, 从市场营销到库存需求, 以及确保新的线索。 数据挖掘可以用来梳理社交媒体档案、网站和数字资产来收集关于公司理想的信息, 从而开展外联活动。 使用数据挖掘可以在10分钟内带来10000条线索。
机器学习也体现了数据挖掘的原理, 但不同点是它可以自动生成数据的相关性, 自动从中学习出新的算法。 这是自动驾驶汽车背后的技术, 它可以在驾驶过程中迅速适应新的环境。
机器学习可以观察模式并从中学习, 以适应未来***的行为, 而数据挖掘通常是被用作机器学习的信息来源。 虽然数据挖掘可以被设置为自动查找特定类型的数据和参数, 但它不能自己学习和应用知识, 而不需要人际互动。 数据挖掘也不能自动看到现有的数据片段与机器学习所能达到的深度之间的关系。
数据挖掘是机器学习的主要基础之一。 数据挖掘可以用来提取更精确的数据。 这最终有助于改善你的机器学习, 以实现更好的结果。而机器学习技术可以极大地拓展数据挖掘能够解决的问题集。
做数据分析的一般会用到机器学习。😎 😎
机器学习其实就是算法模型，目前通用的模型一般有三大类，回归，分类，降维，主要分监督学习和无[_a***_]学习，常用的有回归分析，逻辑回归算法，贝叶斯算法，支持向量机，聚类分析。这些机器学习一般是数据分析常用的分析手段，用来分类，预测进而对业务有促进作用。
当然，通常的数据分析都是偏业务的，需要十分精通业务，机器学习算法只是一种分析的辅助，我倒是觉得数据挖掘和机器学习联系的比较紧密，因为他是偏向技术和建模的。
在大的公司，可能会分的比较细，有数据分析和挖掘之分，但是在大多数公司，数据分析和数据挖掘没有明显的界线，甚至会是一个岗位，同一个人做。
数据分析跟机器学习之间没有明显的界限，很多具体的数据分析问题都会用到机器学习的算法，同样的，在机器学习的过程中，也会需要用到很多数据分析方面的基础技术。在我看来，「机器学习」和「数据分析」之间的区别就在于，机器学习更像是一门理科，然后配上许多的实验；而数据分析更像是一门工科，配上许多的实习。
之所以说机器学习像理科，是因为机器学习的理论研究其实就跟统计学的研究非常类似。机器学习整个学科的基础很大程度上完全是建立在统计的基础上，虽然我们在应用这些算法的时候不一定需要去通晓相关的统计学背景。在应用方面，现在机器学习尤其是深度学习已经有了一些较为成熟的方案（模型和算法），需要做的是去调节模型里的参数，使得学习的结果变得更好，这有些像是在做科学实验。
数据分析需要用到很多很杂的统计知识，但不需要做与统计学有关的研究。数据分析并不等同于统计学，也不是计算机科学，也不是软件工程，更不是产品经理，但数据科学家需要做的是这些东西的一个综合。数据分析强调解决问题，涉及许多应用的场景，面对海量的数据尤其是非结构化的大数据，希望从数据中提取出与实际业务有关的许多特征，做出许多重要的预测，而且，这些研究得到的特征又会迭代进数据产品，整个研究的过程都是数据驱动的，这更像是一种从实践中获取经验的实习过程。
***惯，先说结论：作为一个IT老腊肉，简单地说总结下，数据分析是基础，而机器学习是建立在数据分析上的高层应用。
这两个概念都是当前热门专门的学科，而机器学习更是炙手可热。在大学里需要一个学期甚至更多的时间的学习，我们尽量用大白话做个介绍，让大家理解这两个概念是什么东西。
第一、数据分析是个老概念，所以我们先说数据分析
简单地说，数据分析师为了发现建立数据和数据之间的关联，并寻找数据之间的关系。运用无所不在。
比如你说你要做“健康与家庭”的课题，你就要建立定义健康和家庭的数据，如健康的概念很泛，你需要定义的东西很多，比如环境、工厂、气候、饮食、当地经济状况等等，都跟健康有关，而对于家庭，你需要定义家庭构成、家族病史、饮食、生活习惯工作环境和性质等等，然后你需要去手工建立关联去寻找他们之间的关系，比如居住在工厂附近的居民是不是患病率更高等等。
说的学术一点：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便***取适当行动。
第二，再来说机器学习
简单的说，是机器通过各种模型来自发的去探索和理解数据之间的关系，比如上面在数据分析里，数据分析只能按照你定义的关联，去寻找工厂附近的居民是不是患病率更高，而机器学习可以根据你定义的模型要去依次寻找患病率和居住环境、生活环境、经济水发展水平之间的关系。
到此，以上就是小编对于统计学与机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于统计学与机器学习的2点解答对大家有用。
