机器学习中算法与模型的本质区别 机器学习算法与模型的核心差异在于抽象层级和功能定位。算法是解决特定问题的数学过程或计算步骤,模型则是算法在数据上训练后得到的参数化表示。 算法是通用框架,例如梯度下降、随机森林或支持向量机,它们定义了如何从数据中学习模式。模型是算法的具体实例化,例如用随机森林算法在鸢尾花数据集上训练出的分类器,包含特定的分裂规则和节点阈值。 理论层面的差异 在数学表述上,算法可表示为计算过程 $f: \mathcal{D} \rightarrow \mathcal{H}$,其中 $\mathcal{D}$ 是数据空间,$\mathcal{H}$ 是假设空间。模型则是假设空间中的...