lstm语言模型 统计建模和机器学习建模，有什么区别？

统计建模和机器学习建模，有什么区别？统计建模和机器学习建模可用于数据分析和数据挖掘。不同的是，统计建模是基于传统的统计方法，如回归分析、聚类分析、主成分分析等。它侧重于对已知现象或数据的描述。虽然机器

统计建模和机器学习建模，有什么区别？

统计建模和机器学习建模可用于数据分析和数据挖掘。不同的是，统计建模是基于传统的统计方法，如回归分析、聚类分析、主成分分析等。它侧重于对已知现象或数据的描述。虽然机器学习建模也是基于统计的，但它侧重于对未知现象或数据的预测，对数据量有一定的要求。

统计建模是指基于统计知识的建模。常用的统计知识包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列、聚类分析、主成分分析和因子分析，如下图所示。

机器学习建模是指利用机器学习算法进行建模。常用的机器学习算法有：k近邻算法、决策树、逻辑回归、SVM、随机林、聚类分析、关联分析等，实现这些算法的语言有Python和r，具体如下图所示。！不管是统计建模还是机器学习建模，我们都需要有一个好的数学基础，主要是微积分、线性代数和概率论。

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LSTM CRF模型中的CRF是完整的CRF还是动态规划算法？

您好，谢谢您的询问。

首先，CRF与LSTM无关。

其次，CRF和HMM最大的区别是CRF是全局标准化的，这减轻了标签偏差。

那么LSTM的本征函数就是提取的向量，或者LSTM本身就是一个本征函数。

那么，LSTM CRF中的转移概率非常棘手。实际上，它是由tune导出的转移矩阵。目的是增加马尔可夫性和使用CRF。实践表明，在LSTM上使用CRF是没有用的。现在我们不用它了，因为LSTM本身已经足够精确了。

最后，我认为动态规划只是CRF的计算方法，而不是模型本身。