 דערקלערן די דיפעראַנסיז צווישן סטאַטיסטיש און מאַשין לערנען אַלגערידאַמז.
סטאַטיסטיש און מאַשין לערנען אַלגערידאַמז זענען שייַכות, און ביידע זענען געניצט צו ופדעקן ינסייץ און מאַכן פֿאָרויסזאָגן פֿון דאַטן. אָבער, עס זענען דיפעראַנסיז צווישן די צוויי אַפּראָוטשיז. סטאַטיסטיש אַלגערידאַמז זענען דיזיינד צו מאָדעל די באַציונגען צווישן וועריאַבאַלז, מיט דער ציל צו פֿאַרשטיין וואָס איז געשעעניש אין די דאַטן. זיי אָפט פאַרלאָזנ אויף אַסאַמפּשאַנז און פריערדיק וויסן וועגן די פאַרשפּרייטונג פון דאַטן, און זענען געניצט צו פּרובירן כייפּאַטאַסאַז און דזשענערייט ינסייץ. ביישפילן פון סטאַטיסטיש אַלגערידאַמז אַרייַננעמען לינעאַר ראַגרעשאַן, אַנאַליסיס פון וועריאַנס (ANOVA) און ה-טעסטס. מאַשין לערנען אַלגערידאַמז, אויף די אנדערע האַנט, פאָקוס אויף מאכן פּינטלעך פֿאָרויסזאָגן אָדער דיסיזשאַנז, אלא ווי בפירוש מאָדעלינג די שייכות צווישן וועריאַבאַלז. די אַלגערידאַמז קענען נאָך דזשענערייט ינסייץ אין די דאַטן, אָבער זייער ערשטיק ציל איז צו געפֿינען פּאַטערנז און נוצן זיי צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אָדער נעמען אַקשאַנז. זיי אָפט פאַרלאָזנ אויף גרויס אַמאַונץ פון טריינינג דאַטן, און ניט ענלעך סטאַטיסטיש מאָדעלס, זיי יוזשאַוואַלי טאָן ניט דאַרפן אַסאַמפּשאַנז וועגן די אַנדערלייינג פאַרשפּרייטונג פון די דאַטן. עטלעכע פּראָסט ביישפילן פון מאַשין לערנען אַלגערידאַמז אַרייַננעמען באַשלוס ביימער, ק-נעראַסט שכנים און נעוראַל נעטוואָרקס. אין אַלגעמיין, סטאַטיסטיש אַלגערידאַמז טענד צו זיין מער ינטערפּריטאַבאַל און קענען זיין נוציק פֿאַר פּראַוויידינג ינסייץ אין די דאַטן, בשעת מאַשין לערנען אַלגערידאַמז טענד צו זיין מער שטאַרק צו מאַכן פּינטלעך פֿאָרויסזאָגן. עס איז עטלעכע אָוווערלאַפּ צווישן די צוויי אַפּראָוטשיז, און אין פיר, אַ דאַטן געלערנטער קען נוצן אַ קאָמבינאַציע פון ביידע צו דערגרייכן די געוואלט רעזולטאַטן.