统计学和机器学习到底有什么区别?
Datawhale干货 来源:medium,编译:大数据文摘
物理只是数学的一种更好听的说法。 动物学只是邮票收藏的一种更好听的说法。 建筑学只是沙堡建筑的一种更好听的说法。
机器学习的理论来源于数学和统计学; 机器学习算法基于优化理论、矩阵代数和微积分; 机器学习的实现来源于计算机科学和工程学概念,比如核映射、特征散列等。
一个样本空间,Ω,也就是所有可能结果的集合。 一个事件集合,F,每个事件都包含0或者其它值。 对每个事件发生的可能性赋予概率,P,这是一个从事件到概率的函数。
图中文字: 这是你的机器学习系统? 对的,你从这头把数据都倒进这一大堆或者线性代数里,然后从那头里拿答案就好了。 答案错了咋整? 那就搅搅,搅到看起来对了为止。
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