隨機(jī)森林為什么比決策樹好 統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)建模，有什么區(qū)別？
統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)建模，有什么區(qū)別？統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)建模都可以用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘，不同的是統(tǒng)計(jì)建?；趥鹘y(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，如回歸分析、聚類分析、主成分分析等，偏重于對(duì)于已知現(xiàn)象或者數(shù)據(jù)的描述，而機(jī)
統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)建模，有什么區(qū)別？
統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)建模都可以用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘，不同的是統(tǒng)計(jì)建模基于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，如回歸分析、聚類分析、主成分分析等，偏重于對(duì)于已知現(xiàn)象或者數(shù)據(jù)的描述，而機(jī)器學(xué)習(xí)建模雖然也基于統(tǒng)計(jì)學(xué)，但是更偏重于對(duì)于未知現(xiàn)象或者數(shù)據(jù)的預(yù)測，對(duì)于數(shù)據(jù)量大小有一定要求。
統(tǒng)計(jì)建模
統(tǒng)計(jì)建模是指以統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)進(jìn)行建模，常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)有：參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、回歸分析、時(shí)間序列、聚類分析、主成分分析及因子分析等，具體如下圖所示。
機(jī)器學(xué)習(xí)建模
機(jī)器學(xué)習(xí)建模指以機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行建模，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有：K近鄰算法、決策樹、邏輯回歸、SVM、隨機(jī)森林、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析等，實(shí)現(xiàn)這些算法的語言有Python和R。具體如下圖所示。
數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
不論是統(tǒng)計(jì)建模，還是機(jī)器學(xué)習(xí)建模，都需要有良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，主要就是微積分、線性代數(shù)、概率論這三塊。
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深度學(xué)習(xí)和普通的機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？
放張圖可以看出關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要區(qū)域之一，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的分流之一。深度學(xué)習(xí)在前幾年迅速躥紅的原因是突破了一些傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)解決不了的問題。
機(jī)器學(xué)習(xí)的意義在于代替人力完成重復(fù)的工作，識(shí)別出統(tǒng)一的規(guī)律（模式）。但對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)來說，特征的提取難度并不?。ㄌ卣骺梢允窍袼?、位置、方向等等）。特征的準(zhǔn)確度會(huì)很大程度決定大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能，為了使特征準(zhǔn)確，將涉及到大量的人力投入特征工程的部分，來對(duì)特征進(jìn)行調(diào)整改善。而這一系列工作的完成，是在數(shù)據(jù)集所含有的信息量足夠并且易于識(shí)別這一前提下的，如果這一前提沒有滿足，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法會(huì)在雜亂的信息中喪失性能。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用便是基于這一問題產(chǎn)生的，它的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓它可以在雜亂中學(xué)習(xí)，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)任務(wù)所聯(lián)系的特征（可以把它看成自發(fā)地學(xué)習(xí)特征工程），提取高層次的特征，因而大大減少了任務(wù)中在特征工程部份所要耗費(fèi)的時(shí)間。
另一明顯的不同之處是二者對(duì)數(shù)據(jù)集大小的偏好。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)在制定完善的規(guī)則下，在處理較小規(guī)模的數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)展示出很好的性能，深度學(xué)習(xí)反而表現(xiàn)不佳；隨著數(shù)據(jù)集的規(guī)模不斷變大，深度學(xué)習(xí)的性能才會(huì)逐漸展現(xiàn)出來，并且越來越優(yōu)良，對(duì)比可見下圖。
現(xiàn)在學(xué)習(xí)什么技術(shù)會(huì)更有前途？
我說一下我的建議。
1.有關(guān)人體健康的
現(xiàn)在人們越來越關(guān)注健康，也有越來越多的人加入養(yǎng)生行列。不僅僅是老人，甚至一些大學(xué)生都開始養(yǎng)生。所以，可以學(xué)一些有關(guān)健康的技術(shù)。比如，營養(yǎng)師，健身教練，按摩師，等等。和健康有關(guān)的一些技術(shù)都會(huì)很好找工作的。每個(gè)人都希望自己可以健健康康，這是永遠(yuǎn)不會(huì)變的。
2.無法被機(jī)器取代的技術(shù)
我們都知道現(xiàn)在機(jī)器人已經(jīng)越來越頻繁的出現(xiàn)在日常生活中。這是未來發(fā)展的一種趨勢，想要不被社會(huì)淘汰，就需要提前考慮。機(jī)器人的確可以再某一方面取代人類，但是，也有很多技術(shù)是機(jī)器人無法取代的。比如，理發(fā)師，化妝師，藝術(shù)家，等等。機(jī)器人無法像大腦一樣思考問題，這就決定了需要大腦思考的技術(shù)永遠(yuǎn)也不不會(huì)被取代。
3.高科技
不管是什么高科技都是由人類制造完成的。所以，研究高科技技術(shù)的職業(yè)是非常有前途的。但是，想要在某一領(lǐng)域出人頭地必須要付出巨大的努力，花費(fèi)的時(shí)間也就較長所以，這個(gè)問題需要好好思考一下。