统计软件spss怎么用 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，有什么区别？

统计建模和机器学习建模可用于数据分析和数据挖掘。不同的是，统计建模是基于传统的统计方法，如回归分析、聚类分析、主成分分析等。它侧重于对已知现象或数据的描述。虽然机器学习建模也是基于统计的，但它侧重于对未知现象或数据的预测，对数据量有一定的要求。

统计建模是指基于统计知识的建模。常用的统计知识包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列、聚类分析、主成分分析和因子分析，如下图所示。

机器学习建模是指利用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。！不管是统计建模还是机器学习建模，我们都需要有一个好的数学基础，主要是微积分、线性代数和概率论。

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