统计建模和机器学习建模，有什么区别？

统计建模和机器学习建模都可以用于数据分析、数据挖掘，不同的是统计建模基于传统的统计学方法，如回归分析、聚类分析、主成分分析等，偏重于对于已知现象或者数据的描述，而机器学习建模虽然也基于统计学，但是更偏重于对于未知现象或者数据的预测，对于数据量大小有一定要求。

统计建模

统计建模是指以统计学知识进行建模，常用的统计学知识有：参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列、聚类分析、主成分分析及因子分析等，具体如下图所示。

机器学习建模

机器学习建模指以机器学习算法进行建模，常用的机器学习算法有：K近邻算法、决策树、逻辑回归、SVM、随机森林、聚类分析、关联分析等，实现这些算法的语言有Python和R。具体如下图所示。

数学基础

不论是统计建模，还是机器学习建模，都需要有良好的数学基础，主要就是微积分、线性代数、概率论这三块。

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深度学习和普通的机器学习有什么区别？

放张图可以看出关系。机器学习是人工智能的重要区域之一，深度学习是机器学习的分流之一。深度学习在前几年迅速蹿红的原因是突破了一些传统机器学习解决不了的问题。

机器学习的意义在于代替人力完成重复的工作，识别出统一的规律（模式）。但对于传统的机器学习来说，特征的提取难度并不小（特征可以是像素、位置、方向等等）。特征的准确度会很大程度决定大多数机器学习算法的性能，为了使特征准确，将涉及到大量的人力投入特征工程的部分，来对特征进行调整改善。而这一系列工作的完成，是在数据集所含有的信息量足够并且易于识别这一前提下的，如果这一前提没有满足，传统机器学习算法会在杂乱的信息中丧失性能。深度学习的应用便是基于这一问题产生的，它的深层神经网络让它可以在杂乱中学习，自动发现任务所联系的特征（可以把它看成自发地学习特征工程），提取高层次的特征，因而大大减少了任务中在特征工程部份所要耗费的时间。

另一明显的不同之处是二者对数据集大小的偏好。传统的机器学习在制定完善的规则下，在处理较小规模的数据时，会展示出很好的性能，深度学习反而表现不佳；随着数据集的规模不断变大，深度学习的性能才会逐渐展现出来，并且越来越优良，对比可见下图。

现在学习什么技术会更有前途？

我说一下我的建议。

1.有关人体健康的

现在人们越来越关注健康，也有越来越多的人加入养生行列。不仅仅是老人，甚至一些大学生都开始养生。所以，可以学一些有关健康的技术。比如，营养师，健身教练，按摩师，等等。和健康有关的一些技术都会很好找工作的。每个人都希望自己可以健健康康，这是永远不会变的。

2.无法被机器取代的技术

我们都知道现在机器人已经越来越频繁的出现在日常生活中。这是未来发展的一种趋势，想要不被社会淘汰，就需要提前考虑。机器人的确可以再某一方面取代人类，但是，也有很多技术是机器人无法取代的。比如，理发师，化妆师，艺术家，等等。机器人无法像大脑一样思考问题，这就决定了需要大脑思考的技术永远也不不会被取代。

3.高科技

不管是什么高科技都是由人类制造完成的。所以，研究高科技技术的职业是非常有前途的。但是，想要在某一领域出人头地必须要付出巨大的努力，花费的时间也就较长所以，这个问题需要好好思考一下。

如果你是一个面试者，怎么判断一个面试官的机器学习水平？

如果面试官始终问你，机器学习是什么？要学什么课程？发展方向是什么？诸如此类泛泛的问题，这说明他机器学习水平一般。

如果面试官问你，人工神经网络、贝叶斯学习主要研究什么？Boosting与Bagging算法的主要区别是什么？这说明他对机器学习还算了解。

如果他给你如下三张图，并让你指出每张的含义，现场用计算机编程，或者搜一段算法程序，估计你要很重视他了，应当是个高手。

总结：千万不要小看面试官，即使他是个外行，他也能听出来你讲话的逻辑是否正确。这就是水平。

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