簡要說明傳統的探索性資料分析 (在統計學中) 與機器學習有何不同?
機器學習與傳統的探索性資料分析 (EDA) 之間的重點和目的的一個重要普遍差異在於,機器學習更傾向於應用,而不是解釋底層現象的基本性質. 機器學習相對較少關注涉及變數之間的特定關係. 例如,揭示底層函式的性質或變數之間的互動性,多變數依賴的特定型別並不是機器學習的主要目標. 而是專注於創造一種能夠產生有用預測的解決方案. 機器學習接受資料探索或知識發現的"黑<unk>子"型別方法,不僅使用傳統的探索性資料分析 (EDA) 技術,還使用神經網路等技術,這些技術可以產生有效的預測,但無法識別預測的變數之間的相互關係的具體性質.