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统计做的预测和machine learning做的预测

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统计做的预测(如time series)和machine learning做的预测有什么差异之处呢?

除了差异之处外,有什么相同的地方呢?

在finance和tech这两大方向的应用是怎么落地呢?
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myonlysunshine 2020-9-15 03:21:58 | 显示全部楼层
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winterborn 发表于 2020-9-15 01:48
在股票的未来价格上两者是怎么做预测的呢?

在预测房价上,现在是不是machine learning要比time serie ...

预测股票价格不靠谱   机构用量化也是辅助交易策略  没人能准确预测股票价格

单纯说时序分析  传统的方法比如傅立叶 马尔可夫  现代的方法比如LSTM RNN 或者转化为regression问题  不一而足  不能单纯说哪个更好 要看你处理什么问题
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Euler57721 2020-9-16 06:15:33 | 显示全部楼层
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本帖最后由 Euler57721 于 2020-9-16 06:16 编辑

ML和Computational Statistics之间的界限并不是很明显,现在说的ML一般指计算复杂度比较高的数据模型,比如SVM, GBDT和Deep Learning。ML和统计学模型一样,都是利用数据对变量的相关性进行描述,而不是像物理模型那样对因果规律进行描述。相比之下,ML模型的结构更复杂,能从更海量的数据中挖掘出规律,毫无疑问是统计学未来的发展趋势。金融行业我不太了解,tech行业的production模型90%都用在Recommendation System上面。
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myonlysunshine 2020-9-14 22:23:53 | 显示全部楼层
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都属于广义上的AI

传统统计方法在某些时候更好用   需要的数据量更小  迭代更迅速

但ML在数据量很大   pattern不明显   算力不是问题的情况下优势更大    更适合开辟新的领域

具体落地这太宽泛了   楼主想问哪方面
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ML不也是基于传统统计?
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 楼主| winterborn 2020-9-15 01:48:42 | 显示全部楼层
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myonlysunshine 发表于 2020-9-14 22:23
都属于广义上的AI

传统统计方法在某些时候更好用   需要的数据量更小  迭代更迅速

在股票的未来价格上两者是怎么做预测的呢?

在预测房价上,现在是不是machine learning要比time series用得更多?是不是machine learing预测得比time series要更准?
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bolt2020 2020-9-16 05:31:52 | 显示全部楼层
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看情况吧,不是越复杂的模型预测效果就越好,得看data generating process.
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Mowen 2020-9-16 06:30:31 | 显示全部楼层
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进来学习一下
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niuhj 2020-9-16 08:03:57 | 显示全部楼层
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传统machine learning不就是统计学习吗?有区别吗?
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sherryxchi 2020-10-12 06:00:09 | 显示全部楼层
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理论基础是基本相同的,差异很多,取决于数据和问题
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