机器学习和预测模型的区别

机器学习

机器学习是计算机科学的一个分支,除了需要明确的编程外,还利用认知掌握的策略对其结构进行编程。换句话说,这些机器被正确地识别出来,随着经验的积累而发展得更好。

预测模型

预测模型是一种数学方法,利用统计数据和过去的趋势来预测未来。它的目标是在一个事件被触发后,根据所提供的统计资料来获得最终的结论。换句话说,它利用以前的特征并将其应用于未来。例如,如果一个购买者从一个电子商务网站购买了一部智能手机,他可能会立即对其附加组件着迷。几年后,他可能会成为智能手机电池的一个可行的客户。目前,他购买竞争对手的智能手机的口音的可能性显然是暗淡的。

机器学习和预测模型之间的区别 –

编号 机器学习 预测模型
1 为了解决复杂的问题,机器学习使用各种ML模型。 为了预测未来的结果,它使用过去的数据。
2 机器学习有自我调整的趋势,并从经验中学习。 预测模型没有适应数据的倾向。
3 机器学习不需要明确的编程。 为了处理数据,预测模型需要手动对系统进行编程。
4 为了处理一个特定的问题,机器学习的模型有足够的智能来适应和更新。 预测模型没有能够自己做出决定的智能模型。
5 机器学习是一个数据驱动的方法。 预测模型是一个用例驱动的方法。
6 机器学习不需要大量的历史数据来处理任务。 预测模型需要大量的历史数据来处理一个特定的任务,即预测未来的结果。
7 要解决一个问题,机器学习需要对问题的详细描述。 要解决一个问题,预测模型不需要对问题进行详细的描述。
8 机器学习使用各种模型、算法和学习方法来处理问题,如基于规则的机器学习、SVM、ANN等。 预测模型还使用不同的算法和学习方法来处理一个问题,如KNN、随机森林、神经网络等。