作者wang19980531 (中立評論員)
看板DataScience
標題[討論] 統計學習與機器學習的差異
時間Mon Nov 9 09:43:44 2020
最近在修統計學習的課程，
提到Naive Bayes是Bayesian Network當中的一種model，
想知道 過往我們都會把Naive Bayes, KNN 這些當機器學習的入門
為何又會說NB是統計學習的model
因為感覺每堂AI 相關的課 overlap都很多 很混亂
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1F：→ ddavid: overlap多反而不混亂吧，就相關領域啊 11/09 09:54
2F：→ ddavid: 你也不會覺得微積分跟線性代數都用到加減乘除很混亂 11/09 09:55
3F：→ ddavid: 更重要的事，這種事情你課堂或下課後就可以問老師馬上得到 11/09 09:56
4F：→ ddavid: 不錯的答案了XD 11/09 09:57
5F：→ ar851060: 這個領域不是就是一堆，領域互相overlap所產生的，課程 11/11 09:58
6F：→ ar851060: 這樣教應該的吧 11/11 09:58
7F：推 r40491101: That's normal I think. 11/12 23:19
8F：推 VIATOR: 其實沒很大的差異 11/19 15:40
9F：→ VIATOR: 統計學習比較偏解釋現象，機器學習比較追求準確度 11/19 15:42
10F：推 erre: 一個是教你有哪些參數要調，一個是你就調參數就對了 11/23 20:49