<prompt> Eleza tofauti kati ya kanuni za ujifunzaji za takwimu na mashine.  <response>: Kanuni za takwimu na mashine za kujifunza zinahusiana, na zote mbili hutumika kufichua maarifa na kufanya ubashiri kutoka kwa data. Walakini, kuna tofauti kati ya njia hizi mbili. Algorithms za takwimu zimeundwa ili kuiga uhusiano kati ya vigeu, kwa lengo la kuelewa kinachotokea katika data. Mara nyingi hutegemea mawazo na ujuzi wa awali kuhusu usambazaji wa data, na hutumiwa kupima hypotheses na kuzalisha maarifa. Mifano ya algoriti za takwimu ni pamoja na urejeleaji wa mstari, uchanganuzi wa tofauti ANOVA, na majaribio ya t. Algorithms za kujifunza kwa mashine, kwa upande mwingine, huzingatia kufanya ubashiri au maamuzi sahihi, badala ya kuiga uhusiano kati ya vigeu. Algoriti hizi bado zinaweza kutoa maarifa kwenye data, lakini lengo lao kuu ni kutafuta ruwaza na kuzitumia kufanya ubashiri au kuchukua hatua. Mara nyingi hutegemea kiasi kikubwa cha data ya mafunzo, na tofauti na mifano ya takwimu, kwa kawaida hawahitaji mawazo kuhusu usambazaji msingi wa data. Baadhi ya mifano ya kawaida ya algoriti za kujifunza kwa mashine ni pamoja na miti ya maamuzi, majirani wa k-karibu zaidi na mitandao ya neva. Kwa ujumla, algoriti za takwimu huwa zinafasirika zaidi na zinaweza kuwa muhimu kwa kutoa maarifa kwenye data huku kanuni za kujifunza kwa mashine zikiwa na nguvu zaidi katika kufanya ubashiri sahihi. Kuna mwingiliano kati ya mbinu hizi mbili, na katika mazoezi, mwanasayansi wa data anaweza kutumia mchanganyiko wa zote mbili kufikia matokeo yanayotarajiwa. 