全国建模大赛和统计建模大赛有什么不同啊
全国建模大赛和统计建模大赛区别：
1.创办时间不同
全国建模大赛创办于1992年，而统计建模大赛创办于2008年。
2.规模不同
全国建模大赛面向全国大专院校的学生，不分专业，而统计建模大赛面向全国高等院校本科生和研究生的统计应用活动。
3.组织者不同
全国建模大赛是由教育部高等教育司、中国工业与应用数学学会(CSIAM)举办，而统计建模大赛是由中国统计教育学会、中国现场统计研究会、中国数学会概率统计学会、中国卫生信息学会联合举办。
全国建模大赛简介：
全国大学生数学建模竞赛是全国高校规模***的课外科技活动之一。该竞赛每年9月(一般在上旬某个周末的星期五至下周星期一共3天，72小时）举行，竞赛面向全国大专院校的学生，不分专业（但竞赛分本科、专科两组，本科组竞赛所有大学生均可参加，专科组竞赛只有专科生（包括高职、高专生）可以参加）。同学可以向本校教务部门咨询，如有必要也可直接与全国竞赛组委会或各省（市、自治区）赛区组委会联系。
全国大学生数学建模竞赛创办于1992年，每年一届，目前已成为全国高校规模***的基础性学科竞赛，也是世界上规模***的数学建模竞赛。2014年，来自全国33个省/市/自治区(包括香港和澳门特区)及新加坡、美国的1338所院校、25347个队（其中本科组
22233队、专科组3114队）、7万多名大学生报名参加本项竞赛。
统计建模大赛简介：
全国大学生统计建模大赛是面向全国高等院校本科生和研究生的统计应用活动，目的在于激励广大学生学习统计、应用统计的积极性，提高运用统计方法、建立统计模型、运用计算机技术解决实际问题的能力，培养创新精神，提高大学生统计应用水平。
统计建模属于软科学吗
统计建模属于软科学。
统计学属于社会科学，建模属于自然科学。
软科学是：自然科学与社会科学相互结合的交叉科学，是科学理论与科学方法的高度集锦，决策民主化与科学化的集中体现。针对决策和管理实践中提出的复杂性、系统性课题，为解决各类复杂社会问题提出可供选择的各种途径、方案、措施和对策。
简介：
软科学是一门立足实践，面向决策的新兴学科，是为决策提供支撑依据的系统学科。
针对经济社会发展中日益复杂的决策问题，对软科学开展了大量的研究，如"世界新技术革命和我国对策研究""三峡工程论证""载人航天战略研究"等，取得了重大的经济效益和社会效益。软科学的突出特点，***，它服务的对象是关系国家经济，社会问题的重大决策;第二，它是集成科学家和社会的意见，为决策提供科学的依据和支撑;第三，它是一门跨学科，跨领域的决策科学。
如何评价第七届全国大学生统计建模大赛?
评价如下：
建模大赛的举办还是很有意义的。为在大学生中倡导学习统计、应用统计的良好氛围，促进关注经济社会热点难点问题，适应大数据时代高校及统计部门对统计人才的培养要求，提高大学生数据挖掘、数据分析、运用统计方法及计算机技术处理数据的能力，加强创新思维意识。
参赛方式：
1、参赛资格。各有关高等院校全日制在读本科生、研究生均可报名，专业不限。
2、组别设置及组队报名方式。大赛设本科生组和研究生组，本科生和研究生单独组队，不可混合组队。报名以院校为单位，不接受参赛队直接报名。每所院校每个组别限报10支队，每队3人，原则上不可跨校组队。每名参赛者限报一支队，每队指导老师不超过2人。
统计建模和机器学习的区别之
统计建模的基本目标是回答这样一个问题：“哪一个概率模型能够生成我观察到的数据？”可以这样做：
从一个合理的模型库里选一个候选模型
评估它的未知量（参数，又称作匹配模型与数据）
比对符合的模型和替代模型
经典的机器学习是数据驱动的，它专注于回归和分类的算法，并被模式识别推动着。构成它基础的随机途径总是次要的和不被直接重视的。机器学习强调的是数据，不是模型，把数据分离成训练和测试组的验证技术是非常重要的。
简而言之，对统计学家来说，模型是***位的；对机器学习专家来说，数据是***位的。
现代机器学习是一种数据驱动的训练。跟经典机器学习不同的是，现代机器学习不依赖于强悍的算法技术。数据驱动着基于神经网络的系统，而为了学习一项任务，这些神经网络系统自主决定数据的规律性。
统计建模和机器学习的区别之我见
统计建模
统计建模的基本目标是回答这样一个问题：“哪一个概率模型能够生成我观察到的数据？”所以你可以这样做：
从一个合理的模型库里选一个候选模型
评估它的未知量（参数，又称作匹配模型与数据）
比对符合的模型和替代模型
举例来说，如果你的数据代表了总数，比如这个数字代表了客人感到反胃的数量，或者细胞分裂的数量，那泊松分布或者负二项分布、零膨胀模型中的某个模型就可能是适用的。
一旦选中了某个模型，那预估模型就会被用作一个查询设备：检验假设、建立预估值，还能测量信任度。预估模型就成了人们解释数据的棱镜。人们从来不声称预估模型带来了数据，但会把它当做一个在随机的过程中合理的近似，然后再基于它去验证推论。
验证推论是统计建模中一个重要的方面。举例来说，如果要在三个可能的医疗设备中，决定哪个对病人最有益，你就会对这样的模型感兴趣：它能捕捉病人使用什么样的途径**是明显有效果的。总是这样，那些能很好地捕捉数据生成途径的模型，同时也是在观测数据范围内***地做出预测的模型，或许它还能预测出新的观测结果。
经典的机器学习
经典的机器学习是数据驱动的，它专注于回归和分类的算法，并被模式识别推动着。构成它基础的随机途径总是次要的和不被直接重视的。当然，很多机器学习的技术可以通过随机的模型和进程架构起来，但数据并不是通过模型生成的。相反，机器学习主要是为了辨识出运行某个特定任务的算法或技术（或者是二者兼有）：顾客***由k-Means算法分组吗？或者由DBSCAN、决策树、随机森林，还是SVM？
简而言之，对统计学家来说，模型是***位的；对机器学习专家来说，数据是***位的。因为机器学习强调的是数据，不是模型，把数据分离成训练和测试组的验证技术是非常重要的。一个解决方案的优劣不在于p值，而在于证明这个解决方案在以前看不到的数据方面预测良好。把一个统计建模和一套数据匹配，或者为一套数据训练决策树，就需要评估未知量。决策树的***分支点，是由预估参数数据决定的，而预估参数是从属变量的条件分布决定的。
Oliver Schabenberger的观点是，没有一种技术能够自称会学习。训练才是塑造某物的必经之路。学习，从另一方面来讲，就暗示着获得新的技能，而训练是学习的一部分。通过训练一个深度神经网络，也就是说，通过输入数据设定好它的砝码和偏向，它就学会了分类，这个神经网络就变成了一个分类器。
现代的机器学习
如果一个机器学习系统没有被指定完成一项任务，它就真的是个学习系统，然而它是被指定去学习完成某项任务的。Schabenberger把这个称为现代的机器学习。就像经典机器学习的变体一样，现代机器学习是一种数据驱动的训练。跟经典机器学习不同的是，现代机器学习不依赖于强悍的算法技术。几乎所有这种形式的机器学习应用，都是以深度神经网络为基础的。
现在，这个领域通常被称作深度学习，一个机器学习的专门科目。深度学习被频繁应用于各种弱人工智能应用，在这些领域，机器会去做人类的工作。
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