ニューラルネットとランダムフォレストと統計学の決定的違いって何？ - hidekatsu-izuno 日々の記録

最近、統計学にはそれなり詳しくなってきたと思う一方、統計学と機械学習は本質的に何が違うのか、という基本的なところでずっともやもやを抱えていた。統計学にもノンパラメトリックなものはあるし、統計学も広い意味では機械学習のひとつと言えなくもない。機械学習の中にもNNもあれば、テーブルデータにより適していると言われる決定木モデルやクラスタリングに使う教師なし学習の k-means もある。 たしかに「「統計学と機械学習の違い」はどう論じたら良いのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ」で説明されるように、統計学は説明に、機械学習は予測により重きが置かれているという目的の違いはあるものの、例えばランダムフォレストなどの決定木モデルは機械学習と言えど説明にも使えるし、ベイズ推定などは予測を通じて説明するという側面も強い。そこにはグラデーションがある。 ニューラルネットとランダムフォレスト