经典统计和机器学习分别在哪些领域有优势？


在一些传统领域，工程实验，生物试验，社会调查，物理实验，我们能获得的数据量非常小，我们必须小心翼翼的对待我们的模型，从有限的数据中提取尽量可能多的信息。抑或是一些对参数很敏感的预测，差之毫厘失之千里，比如检验一个艾滋病新药物是否有效，来决定要不要投入funding去进行研发，我们就要用严谨的概率统计模型。
但是在搜索引擎，淘宝用户购买信息，人脸特征识别等领域，我们能够获得很大量的数据，而且数据维度也非常高，用传统方式建模，很有可能维度高到严谨的function根本解不出来，机器学习的理论就非常有效了。