机器学习简介，快速地进行数据分析

传统统计学讨论的基本内容包括概率分布、置信区间、显著性检验、线性回归等, 其理论基础是概率理论, 也即对数据的概率分布需要做假定. 如果不假定分布, 就无法进行检验, 无法判断模型的好坏, 也无法判断变量是否重要.

利用机器学习我们可以解决:

通过非线性模型来预测和提高决策的正确性；

可以在数据中搜索, 以提高公司对其客户和经营环境的了解；