机器学习和预测分析的区别

机器学习

机器学习是人工智能的学科,它利用统计学、计算机科学的基础知识和算术,为算法构建良好的判断,以操作预测和分类等项目。

预测性分析

预测性分析需要对来自当前记录单元的统计数据进行某些操作,目的是找出一些新的特征和模式。然后,这些趋势和模式被用来预测未来的结果和趋势。这样做的唯一目的是计算一个特定变量在未来某个时间因素的价值。预测分析是接近信息的加载,而机器学习则更多地是统计学、编程和数学的结合。

机器学习和预测分析之间的区别:

编号机器学习预测性分析
1机器学习作为一个保护伞,涵盖了不同的子领域,包括预测性分析。预测性分析是机器学习的一个子集。
2计算机科学是机器学习的根。预测性分析的根是统计学,在预测分析中起着重要作用。
3与预测分析相比,机器学习是一种趋势和最新的技术。与机器学习相比,预测性分析用得不多。
4与预测性分析相比,处理任务需要大量的编码和大量的数据。与机器学习相比,处理任务不需要大量的编码。
5机器负责决策和处理任务,不需要人的干预。处理一个特定的任务需要人类的干预。
6为了解决一个问题,有各种工具和语言可用,如Python、SaaS等。为了处理任务,有各种工具和语言可用,如Minitab、Excel等。
7机器学习是非常广泛的。预测性分析并不十分广阔,可以研究的领域有限。
—— 完 ——
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