问：传统统计学和机器学习的异同有哪些？

传统统计学和机器学习是两种不同的数据分析方法，它们有许多相同之处，但也有一些显著的区别。

1. 目标不同：传统统计学通常关注于参数估计和假设检验，而机器学习则更加关注预测性能。

2. 数据规模不同：传统统计学通常适用于小规模的数据集，而机器学习则通常适用于大规模的、高维度的数据集。

3. 假设不同：传统统计学通常基于若干统计假设，例如正态性、独立性等等，而机器学习则通常不制定这些假设，它更加关注模型的预测性能和泛化能力。

4. 模型不同：传统统计学通常使用参数化模型，例如线性回归，逻辑回归等等，而机器学习则通常使用非参数化模型，例如决策树，随机森林，神经网络等等。

5. 范围不同：传统统计学通常关注于对某些已知数据产生的某些关系或者趋势进行分析，而机器学习则更加广泛，包括分类、回归、聚类、降维等多个领域。

总之，传统统计学和机器学习是两种不同的数据分析方法，都有各自的优点和不足，具体使用哪一种方法需要根据具体问题和数据特征来判断。