1、统计是在已知数据的前提下，进行模型的归纳与推断。
从深度学习角度理解：统计实际上就是模型的训练阶段，已知训练数据和对应标签，对训练数据进行学习，最小化损失函数，最后得到模型。
2、概率是在已知模型的基础上，对其他样本数据进行预测，预测这个模型产生的结果（方差、均值等）。
从深度学习角度理解：概率实际上就是模型的推理阶段，已知训练好的模型，对未知样本进行预测，得到最终的预测结果。
总结：统计和概率研究的问题恰好相反
1、统计是在已知数据的前提下，进行模型的归纳与推断。
从深度学习角度理解：统计实际上就是模型的训练阶段，已知训练数据和对应标签，对训练数据进行学习，最小化损失函数，最后得到模型。
2、概率是在已知模型的基础上，对其他样本数据进行预测，预测这个模型产生的结果（方差、均值等）。
从深度学习角度理解：概率实际上就是模型的推理阶段，已知训练好的模型，对未知样本进行预测，得到最终的预测结果。
总结：统计和概率研究的问题恰好相反
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