[討論] 統計學習與機器學習的差異

[wang19980531 (中立評論員)]

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

--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.43.55.15 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1604886226.A.7BC.html
→ ddavid: overlap多反而不混亂吧，就相關領域啊
→ 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
→ 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
→ ddavid: 不錯的答案了XD
→ ar851060: 這個領域不是就是一堆，領域互相overlap所產生的，課程
→ ar851060: 這樣教應該的吧
推 r40491101: That's normal I think.
推 VIATOR: 其實沒很大的差異
→ VIATOR: 統計學習比較偏解釋現象，機器學習比較追求準確度
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