模型和算法的确切区别是什么？

Question

模型和算法的确切区别是什么？

让我们以逻辑回归为例。逻辑回归是一种模型还是一种算法，为什么？

Answer 1

算法是您将采取的一般方法。该模型是在对培训数据执行算法时得到的，以及用于对新数据进行预测的内容。

您可以用相同的算法生成一个新的模型，但是可以用不同的数据生成一个新的模型，也可以从相同的数据中生成一个新的模型，但是使用不同的算法。

Answer 2

你喜欢法拉利吗？他们有一个非常好的812 Superfast模型，但他们也有其他模型。每个模式是不同的，并导致不同的行为和经验。

想象一个模型更像是一个系统的数学描述。一个方程式，给你一个一般的方式，如何实现你的愿景或想法。例如：

是一个生成直线的模型函数(参见最小二乘线性回归)。

而算法是一组您需要执行的操作(或规则)，以实现您的愿景。例如，著名的minimax算法经常使用在人工智能游戏玩家，必须选择下一步。

为了完成我以上的想法，想象一下法拉利模型是纸上已经存在的想法，而算法则是工厂中的机器人，执行其编程操作。这是一系列的行动。当然，这是天真的，但希望您能理解这个想法。

Answer 3

例如，一个算法是一个类似线性回归的数学公式。线性回归(用一个变量)定义了二维空间中的一条线.但是，除非有一些样本值可用于求解方程，否则无法确定直线的斜率和位置。

这条回归线可以用数学表示为y= mx + a。

一旦应用样本值(或训练数据)来求解这个方程，就可以在二维空间中绘制直线。这条线现在成为已知斜率(m)和截距(a)的模型。使用该模型，可以确定给定的x(特征)值的y(标签)值。