統計 PhD 和 CS PhD 學的 machine learning 有何不同?

時間 2021-05-07 00:20:45

1樓:唐先生

又能收斂又是全域性最優的是數學PhD的machine learning

能收斂的是統計PhD的machine learning

效果更好更快能分布算的是CS PhD的machine learning

2樓:

機器學習這一段時間流行的是統計學習,所以現在接觸到的機器學習裡充斥著統計。

前一段時間流行的是計算理論,那就和統計有很大差別了。

從優化的角度也可以搞機器學習,這與統計也有一定的區別。

3樓:

統計搞那麼多理論的東西,但是work了麼?影象識別用PGM效果超過了CNN麼?很多時候是為了證明bound而證明bound,並不work。。總體而言,去學術界,學統計,去業界,學CS

4樓:紐約客

Leo Breiman那篇著名的 two cultures概要裡說的好, 「One assumes data are generated by a given stochastic data model. The other uses algorithmic models and

treats the data mechanism as unknown. The statistical community has

been committed to the almost exclusive use of data models. This commitment

has led to irrelevant theory, questionable conclusions, and has kept

statisticians from working on a large range of interesting current problems.

Algorithmic modeling, both in theory and practice, has developed

rapidly in fields outside statistics. It can be used both on large complex

data sets and as a more accurate and informative alternative to data

modeling on smaller data sets. If our goal as a field is to use data to

solve problems, then we need to move away from exclusive dependence

on data models and adopt a more diverse set of tools.」

後面這句明顯打擊範圍太大。後面的comments一上來D.R.

Cox說的乙個black box的東西怎麼能解釋少用10%的X光能減少多少的癌症呢?意思是你不用我的Cox model怎麼生活。Efron說黑箱不開啟,怎麼能為全人類建個更好的箱子呢。

還是Brad最牛,一下就站上了最高峰。

5樓:

cs比較注重insight,以及intuitive explanation。有時候這些會有錯,是一種錯覺。但這些insight往往能夠給人很多啟發,也就是靈感。

統計比較一板一眼注重理論上的解釋性,一步一步比較紮實。兩者都是不可缺少的,相輔相成才能建大廈。沒有精妙的設計或者穩固的根基都是不成的。

6樓:且聽風雨

我只有點粗淺的理解。

兩者都注重模型的效果。

但是統計更想解決why 為了解決這個問題會有一大堆理論來解釋。

但cs追求簡單粗暴,有效果就用,沒效果pass再換另外一種。

兩者乙個類似學院派,乙個類似實幹派。 企業都是要產出,要收益的,所以cs更切合企業的風格以及需求,導致現在都在往cs轉。

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