g******t
发帖数: 11249 | 1 因为我们分析的前提都是假设data符合某种统计模型
转到ml特别不适应 没有数据模型怎么玩 |
b******t
发帖数: 1271 | |
k**********4
发帖数: 16092 | 3 确实，ml就是没有理论指导的瞎碰
【在 g******t 的大作中提到】
: 因为我们分析的前提都是假设data符合某种统计模型
: 转到ml特别不适应 没有数据模型怎么玩
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n********t
发帖数: 21 | 4 也就neural network是你说的这样吧
：因为我们的前提都是假设data符合某种统计模型
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s******r
发帖数: 5309 | 5 机器学习是当参数个数远远大于建模可能的问题才有意义。如果参数很少， 或者可以
找出很少几个主要参数的问题，建模显然比ML有效。 |
a******9
发帖数: 20431 | 6 传统统计现在都快完了 不搞ML根本没活路
光一个xgboost就把传统回归打得屎都不剩 而且各种树模型神经网络模型日新月异一日
千里 机器能力上来了 性能甩传统统计套路太远
：因为我们的前提都是假设data符合某种统计模型
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g******t
发帖数: 11249 | 7 不优美
【在 a******9 的大作中提到】
: 传统统计现在都快完了 不搞ML根本没活路
: 光一个xgboost就把传统回归打得屎都不剩 而且各种树模型神经网络模型日新月异一日
: 千里 机器能力上来了 性能甩传统统计套路太远
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: ：因为我们的前提都是假设data符合某种统计模型
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k**********4
发帖数: 16092 | 8 传统统计现在主要是制药和医学研究用
【在 a******9 的大作中提到】
: 传统统计现在都快完了 不搞ML根本没活路
: 光一个xgboost就把传统回归打得屎都不剩 而且各种树模型神经网络模型日新月异一日
: 千里 机器能力上来了 性能甩传统统计套路太远
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: ：因为我们的前提都是假设data符合某种统计模型
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