运筹学与机器学习的区别是什么?

 1.先验知识层面,运筹学的先验知识更多,目标函数有各种约束条件;

2.算法层面,两者都是在收敛能力和随机性trade-off;

3.复杂度层面,机器学习的复杂度体现在庞大的数据,运筹学体现在目标的复杂,约束众多 。

4.模型方面,现实问题可分为离散优化和连续优化,运筹学两者都包含,以离散优化居多(组合优化);机器学习侧重连续优化,期望拟合一个分布。


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