統(tǒng)計建模和機器學(xué)習(xí)建模，有什么區(qū)別？統(tǒng)計建模和機器學(xué)習(xí)建?？捎糜跀?shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。不同的是，統(tǒng)計建模是基于傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法，如回歸分析、聚類分析、主成分分析等。它側(cè)重于對已知現(xiàn)象或數(shù)據(jù)的描述。雖然機器

統(tǒng)計建模和機器學(xué)習(xí)建模，有什么區(qū)別？

統(tǒng)計建模和機器學(xué)習(xí)建模可用于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。不同的是，統(tǒng)計建模是基于傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法，如回歸分析、聚類分析、主成分分析等。它側(cè)重于對已知現(xiàn)象或數(shù)據(jù)的描述。雖然機器學(xué)習(xí)建模也是基于統(tǒng)計的，但它側(cè)重于對未知現(xiàn)象或數(shù)據(jù)的預(yù)測，對數(shù)據(jù)量有一定的要求。

統(tǒng)計建模是指基于統(tǒng)計知識的建模。常用的統(tǒng)計知識包括參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析、回歸分析、時間序列、聚類分析、主成分分析和因子分析，如下圖所示。

機器學(xué)習(xí)建模是指利用機器學(xué)習(xí)算法進行建模。常用的機器學(xué)習(xí)算法有：k近鄰算法、決策樹、邏輯回歸、SVM、隨機林、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析等，實現(xiàn)這些算法的語言有Python和r，具體如下圖所示。！不管是統(tǒng)計建模還是機器學(xué)習(xí)建模，我們都需要有一個好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，主要是微積分、線性代數(shù)和概率論。

就是這樣！歡迎關(guān)注[數(shù)據(jù)科學(xué)孫斌]，分享數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)知識

LSTM CRF模型中的CRF是完整的CRF還是動態(tài)規(guī)劃算法？

您好，謝謝您的詢問。

首先，CRF與LSTM無關(guān)。

其次，CRF和HMM最大的區(qū)別是CRF是全局標(biāo)準(zhǔn)化的，這減輕了標(biāo)簽偏差。

那么LSTM的本征函數(shù)就是提取的向量，或者LSTM本身就是一個本征函數(shù)。

那么，LSTM CRF中的轉(zhuǎn)移概率非常棘手。實際上，它是由tune導(dǎo)出的轉(zhuǎn)移矩陣。目的是增加馬爾可夫性和使用CRF。實踐表明，在LSTM上使用CRF是沒有用的?，F(xiàn)在我們不用它了，因為LSTM本身已經(jīng)足夠精確了。

最后，我認(rèn)為動態(tài)規(guī)劃只是CRF的計算方法，而不是模型本身。