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安全吊坠
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在复杂的样本设计，复杂的评估结构和复杂的不确定性下的机器学习
摘要。使用统计建模可以从数据得出结论时有两种文化。一个人假设数据是由给定随机数据模型生成的。另一个使用算法模型，并将数据机理视为未知的。统计社区已致力于几乎独家使用数据模型。这一承诺导致了无关紧要的理论，可疑的结论，并阻止了统计学家从事各种有趣的当前问题。在理论和实践中，算法建模在统计数据外迅速发展。 它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。 如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。算法建模在统计数据外迅速发展。它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。
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