一、统计学习和机器学习的定义
统计学习是利用数据构建概率统计模型，并运用这些模型进行预测和决策的一门学科。机器学习是研究如何通过计算的手段，从数据中自动分析、学习规律，并利用规律对未知数据进行预测和决策的一门学科。
二、统计学习和机器学习的联系
统计学习和机器学习都是利用数据进行模型构建和预测，都是基于数据的学习。它们的目标都是通过学习数据中的规律来预测未知数据的结果。两者都需要对数据进行预处理、特征提取、模型训练和模型评估等步骤。
三、统计学习和机器学习的区别
1. 研究对象不同
统计学习主要研究概率统计模型，包括参数估计、假设检验、置信区间等内容。机器学习主要研究机器学习算法，包括决策树、神经网络、支持向量机等内容。
2. 建模方式不同
统计学习的建模方式是基于概率统计理论，通过最大似然估计、贝叶斯估计等方法来求解参数。机器学习的建模方式是基于数据挖掘和机器学习算法，通过训练数据来得到模型。
3. 目标不同
统计学习的目标是推断模型中的参数，以期获得对数据的更好的解释和理解。机器学习的目标是通过模型对新数据进行预测和决策。
4. 应用领域不同
统计学习主要应用于数据分析、统计推断、风险评估等领域。机器学习主要应用于人工智能、自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域。
综上所述，统计学习和机器学习虽然有很多相似之处，但在研究对象、建模方式、目标和应用领域等方面存在明显的区别。深入理解这些区别有助于我们更好地应用这两门学科。
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