機器學習（Machine Learning）和傳統的數據統計分析（Data Statistics）有什麼區別？

機器學習（Machine Learning）和傳統的數據統計（Data Statistics）有什麼區別？

機器學習

• 強調預測
• 通過預測性能評估結果
• 關注過度擬合而不是模型本身的複雜性
• 注重表現
• 通過在新數據集上的性能獲得可概括性
• 通常，沒有指定超人口模型
• 對性能和健壯性的關注

傳統統計分析

• 強調超總體推斷
• 關注a-先驗假設
• 更簡單的模型優於複雜的模型（簡約），即使更復雜的模型性能稍好
• 重視參數解釋能力
• 統計建模或抽樣假設將數據連接到感興趣的總體
• 對假設和穩健性的關注