1樓：vitu
玄學：民科，你這套規則怎麼設計出來的，比如測八字，樣本是什麼，啥都木有憑什麼信你對不
機器學習：科學，本質還是基於統計，得有資料和樣本
2樓：老漢
機器學習可以彌補因人力不能達到而無法解決問題的缺陷。
但是這聯絡都是建立在人已經發現的聯絡基礎之上。
如人臉識別，建立在人類已經發現人的臉有相似點和相異點這個基礎上。
也就是，機器學習被人的思想侷限著。
所以人工智慧其實叫做，深度學習。
但是玄學不同。
玄學是人類試圖認知，聯絡人類不可知的事物。
不可知的事物在人類的侷限之外。
所以，乙個在侷限內，乙個在侷限外，這就是兩者的區別。
3樓：桔了個仔
相同點：
根據過去的案例，對未來做判斷。
不同點：
機器學習可以考慮多維特徵，並能判斷特徵的重要程度。而玄學的做法是把一兩個觀測現象作為特徵，至於這個特徵是不是有效特徵，全憑運氣。
機器學習的學習過程是loss reduce的，而玄學的總結過程是loss unstable的，這也是為啥玄學有段時間靈有段時間不靈的原因。
機器學習是科學，玄學是民科。
4樓：junp
機器學習和玄學都是根據現有的狀態(【玄學】面相，手相)(【機器學習】資料特徵)，對照自然規律即道(【玄學】取決於道行即對宇宙人生的悟處)(【機器學習】網路，演算法是否更貼切那個真實的自然規律)。。題主是覺得機器學習很多要調參什麼，這個過程感覺看運氣，事實上也沒那麼嚴重，現有的傳統方法加上人的先驗，還是可以解決很多問題的。
5樓：BigQuant
機器學習和玄學剛好是兩個不同甚至相背的方向：
玄學，為結果找理由，往往只選擇幾個區域性維度，形成所謂的「邏輯」。
機器學習，從大量的資料出發，去發現模式，尋找規律，常常能發現很多人類無法發現或者理解的規律。
深度學習和機器學習有什麼區別？
深度學習就是多層神經網路，機器學習就是傳統的那一堆模型，lr，svm，各種決策樹，knn之類。至於單隱層的簡單神經網路，歐美目前越來越傾向於劃分到深度學習裡面。 總的來說機器學習分為監督學習和無監督學習，其中監督學習的演算法大致有knn svm 邏輯回歸神經網路決策樹等，無監督學習的演算法，如聚類等...
資料探勘和機器學習到底有什麼區別？
朱衛軍 上海交通大學張志華教授的 機器學習導論 第一課，裡面講了機器學習和資料探勘的區別，以及如何學習機器學習，非常乾貨！ 尚墨 資料探勘是在無規則的資料中找到企業 行業或者你需要的資訊。例如 報表分析，金融分析 機器學習是在一堆無序資料或者多種有序資料之間求出乙個特定的規律。常常用新資料碰撞已存在...
「戰爭機器」和「鋼鐵俠」有什麼區別？
Jc yang 鋼鐵俠更注重單兵作戰，戰爭機器更偏向群體aoe傷害。說白了，就是鋼鐵俠的角色比戰爭機器更重要鏡頭更多，鋼鐵俠是主將，戰爭機器是副將，類似水滸裡，林沖會出去單挑很多特寫，但後面的幾個比嘍囉吊，但又不足以挑大樑的，就乙個人解決一群小兵。 鋼鐵俠是智商超高 有研發出高科技戰甲和其他科技成果...