关于统计学和机器学习的心得-经管之家官网！

因为统计学刚刚诞生的时候，Fisher他们就发明了诸如大样本理论、正态分布这样的经典参数统计方法，参数统计的好处就是先知道了某个确定的分布（一般都是正态前提），然后我只要知道样本的少数几个统计量，就可以做很多的推断了。这些方法在没有计算机的时代，是很经典。但是计算机诞生了以后，非参数的方法就开始越来越活跃了，反正我不用考虑那么多计算量了嘛。而且觉得搞CS的人都很实际。统计学里面冒出来一个新方法，统计学家必须从数学角度先去讨论它的无偏性、一致性、稳健性什么的。但模式识别、数据挖掘、机器学习这些领域里面做出卓越贡献的文章，往往就是哪个国际学术会议的报告。所以感觉上，虽然是脱胎统计学，但是明显machine learning这一支就是人丁兴旺，纷纷开花结果了。而咱们学统计学的，还依旧在参数统计的圈子里面转着呢。

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