算法模型库实现（统计模型和大数据模型所使用的主要算法有什么异同）

模型与算法之间是什么关系？？
我自己理解就是模型就是一系列具有共性的算法的组合，所有算法都是为了解决同一类问题而工作的。模型包含算法，但是不是所有算法都是模型。
"数据，模型，算法"这三个要素在机器学习中哪个最...
如果从学习的角度看，算法最重要，至少找工作时算法是必考的；
从解决实际问题的角度看，懂得如何建模和求解模型是比较重要的；
但是如果从挣钱的角度看，谁如果手里有别人没有的数据，那才是大爷。
模型与算法之间是什么关系？

模型从广义上讲：如果一件事物能随着另一件事物的改变而改变，那么此事物就是另一件事物的模型。模型的作用就是表达不同概念的性质，一个概念可以使很多模型发生不同程度的改变，但只要很少模型就能表达出一个概念的性质，所以一个概念可以通过参考不同的模型从而改变性质的表达形式。

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

数学模型的一类问题的解题步骤，如果研究的问题是特殊的，比如，我今天所做的事情的顺序，因为每天不一样，就没有必要建立模型。如果研究问题具有一般性，比如我要研究办银行卡，办羊城通卡，或者办其他卡的顺序，由于它们的先后次序基本相同，因此可以为办卡这一类事情建立模型。至于算法，广义的算法就是事情的次序。模型是一类问题的解题步骤，亦即一类问题的算法。如果问题的算法不具有一般性，就没有必要为算法建立模型，因为此时个体和整体的对立不明显，模型的抽象性质也体现不出来。