统计与机器学习术语对照一览表

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统计和机器学习通常对类似概念使用不同的术语。最近当我开始阅读最大因果熵作为反强化学习项目的一部分时，我遇到了这个问题。许多术语对我来说都不熟悉，但随着我的阅读越来越多，越来越深，我意识到这些概念与统计概念有着密切的关系。这篇博客文章介绍了统计学中标准术语与机器学习中相关术语之间的联系表。

了解机器学习的结果有助于避免重新发明统计数据，反之亦然。我理解逆向强化学习的能力得益于我的统计学培训，因为我能够将机器学习术语翻译成统计术语。然而，翻译需要付出努力，如果不需要翻译，我的研究将会更加顺利。这种经历促使我编制一份常用统计数据和机器学习术语表，弄清它们之间的联系。

该表的每一行会链接一组在统计学文献（第一列）中标准的术语与机器学习中的相关概念（第二列）。第三栏中的注释解释了这种关系。几个免责声明：

• 对应关系不是精确的对等关系;欣赏它们需要一定量的诗意诠释。
• 我已经吸取了以前在统计和机器学习之间进行翻译的努力，例如拉里·沃瑟曼的博客和评论。
• 我的作品是解释性的，并非详尽无遗。

机器学习和统计术语的分歧源于计算机科学家和统计学家的努力之间的历史性脱节。 1983年这篇论文中的表格表明，由此产生的翻译挑战已经存在了很长时间。 我愿意打赌，只要统计和机器学习领域不断扩大，新的翻译机会就会出现。