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机器学习（Machine Learning）和传统的数据统计（Data Statistics）有什么区别？

机器学习

• 强调预测
• 通过预测性能评估结果
• 关注过度拟合而不是模型本身的复杂性
• 注重表现
• 通过在新数据集上的性能获得可概括性
• 通常，没有指定超人口模型
• 对性能和健壮性的关注

传统统计分析

• 强调超总体推断
• 关注a-先验假设
• 更简单的模型优于复杂的模型（简约），即使更复杂的模型性能稍好
• 重视参数解释能力
• 统计建模或抽样假设将数据连接到感兴趣的总体
• 对假设和稳健性的关注

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