统计模型和概率模型的区别是什么呢？ 第1页
1
feng-kuang-shen-shi-92 网友的相关建议:
概率模型（Statistical Model，也称为Probabilistic Model）是用来描述不同随机变量之间关系的数学模型，通常情况下刻画了一个或多个随机变量之间的相互非确定性的概率关系。
从数学上讲，该模型通常被表达为 ，其中 Y 是观测集合用来描述可能的观测结果， P 是 Y 对应的概率分布函数集合。若使用概率模型，一般而言需假设存在一个确定的分布P 生成观测数据 Y 。因此通常使用统计推断的办法确定集合 P 中谁是数据产生的原因。
大多数统计检验都可以被理解为一种概率模型。例如，一个比较两组数据均值的学生t检验可以被认为是对该概率模型参数是否为0的检测。此外，检验与模型的另一个共同点则是两者都需要提出假设并且误差在模型中常被假设为正态分布。
统计模型与概率模型中有一类有点混合性质的模型。
比如一种叫交叉影响分析——解释结构模型联用的方法。
有兴趣的可以到上面一个链接去看。
CIA-AISM特别容易发文章。只要理解其中的概念，的确非常好弄文章。
1
相关话题
如何看待周志华等人的新书《机器学习理论导引》？如何评价生成模型框架 ZhuSuan?
GAN生成的数据没有标签怎么用来训练分类模型？
如何计算投掷多个骰子得到某个给定总点数的概率？
2020年，多标签学习（multi-label）有了哪些新的进展？
如何看待QQ邮箱翻译出他人的快递通知？
c4.5为什么使用信息增益比来选择特征？
怎么形象理解embedding这个概念？
KL散度衡量的是两个概率分布的距离吗？
如何简单理解贝叶斯决策理论（Bayes Decision Theory）？
下一个讨论
碱基质量换算系数是多少?
相关的话题
什么是人工智能？人工智能、机器学习、深度学习三者之间有什么关系吗？为什么会对微积分有种「这个思路不是严格推导出来的，而有一点人为规定的成分」的感觉？
如何学习视频识别技术？
现代人工神经网络是不是一个死胡同？这个技术是不是骗人的？
主题模型(topic model)到底还有没有用，该怎么用？
如何求和这个级数?
大佬们，这个结论是怎么来的啊？
如何看待Geoffrey Hinton的言论，深度学习要另起炉灶，彻底抛弃反向传播？
50%几率输光本金，50%几率赚回双倍，这样的投资有必要继续下去吗？
如何用导数解决这道题?
如何看待多所 985 大学开设人工智能专业？
如何评价Yann LeCun 说的「要研究机器学习，本科应尽量多学物理和数学课」？
为什么最近几年 FPGA 变得越发受大家重视了？
怎么得到这个不等式?
对于创业者来说，有哪些比较好的财务类入门书籍？
如何看待微软小冰写的诗？
如果中国只有2200万人符合个税起征点，那么其他人都在哪呢？在做什么呢？
学习python中的pandas有没有好的教程推荐？
反馈控制理论在通信、信号处理等领域有哪些应用？
为什么 Non-Convex Optimization 受到了越来越大的关注？
GAN生成的数据没有标签怎么用来训练分类模型？
有哪些看了让你醍醐灌顶的书籍、论文、期刊，使你对如何做数据挖掘、特征工程、统计挖掘有了眉目？
人脑有海量的神经元（参数），那么人脑有没有「过拟合」行为？
计算统计学（Computational Statistics）有什么好的资源和教材以及学习方法推荐？
为什么大学的课程（例如高数、线性代数）比高中难很多，老师却讲的比高中快几倍，作业也非常少？
为什么在实际的kaggle比赛中，GBDT和Random Forest效果非常好？
如何评价陈天奇团队新开源的TVM？
除了深度神经网络已经实现的特性以外，大脑还有哪些特性是值得机器学习领域借鉴的？
人工智能在生活中的应用都有哪些？
重修挂科了 心里难受怎么调节?