机器学习和统计模型是人工智能的两个重要分支，而这两个分支有着十分明显的区别。机器学习和统计模型的差异具体体现在所属的学派、产生时间、基于的假设、处理数据的类型、操作和对象的术语、使用的技术、预测效果和人力投入等等。而这些方面都能从某种程度上区分机器学习和统计模型，在这篇文章中我们就给大家介绍一下机器学习和统计模型的具体区别。

1.学派

机器学习就是计算机科学和人工智能的一个分支,通过数据学习构建分析系统，不依赖明确的构建规则。而统计模型就是数学的分支用以发现变量之间相关关系从而预测输出。

2.诞生年代

机器学习和统计模型的诞生年代是不同的，统计模型的历史已经有几个世纪之久。但是机器学习却是最近才发展起来的。二十世纪90年代，稳定的数字化和廉价的计算使得数据科学家停止建立完整的模型而使用计算机进行模型建立。这催生了机器学习的发展。随着数据规模和复杂程度的不断提升，机器学习不断展现出巨大的发展潜力。

3.假设程度

在假设程度中，机器学习和统计分析也存在差异，统计模型基于一系列的假设。例如线性回归模型假设，具体就是自变量和因变量线性相关、同方差、波动均值为0、观测样本相互独立、波动服从正态分布。而Logistics回归同样拥有很多的假设。即使是非线性回归也要遵守一个连续的分割边界的假设。然而机器学习却从这些假设中脱身出来。机器学习最大的好处在于没有连续性分割边界的限制。同样我们也并不需要假设自变量或因变量的分布。

4.数据区别

机器学习应用广泛。机器学习工具可学习数以亿计的观测样本，预测和学习同步进行。一些算法如随机森林和梯度助推在处理大数据时速度很快。机器学习处理数据的广度和深度很大。但统计模型一般应用在较小的数据量和较窄的数据属性上。

在这篇文章中我们给大家介绍了关于机器学习和统计模型的具体区别的内容，具体包括通过学派、假设程度、数据区别以及诞生年代四个方面来说的，希望这篇文章能够帮助到大家更好地去了解和学习机器学习。