如何理解统计建模和机器学习在数据挖掘中的作用及其区别？请结合课程内容详细说明。

在数据挖掘领域中，统计建模和机器学习都是核心组成部分，它们在理解数据和构建预测模型方面扮演着关键角色。首先，让我们详细探讨一下统计建模。统计建模是一种利用统计学原理对数据进行建模的过程，它基于概率分布来描述和解释数据。在统计建模中，模型参数如均值、方差等被估计出来，以便于捕捉数据的主要特征，并对数据的未来行为进行推断。

参考资源链接：[斯坦福CS246：海量数据挖掘入门与核心概念](https://wenku.csdn.net/doc/3nopiuwrfb?spm=1055.2569.3001.10343)

接下来，让我们讨论机器学习。机器学习是数据挖掘的一个分支，它侧重于从数据中学习规律并构建模型，以便对新数据进行预测和决策。机器学习方法包括但不限于贝叶斯网络、支持向量机、决策树和隐马尔可夫模型。这些方法各有特点和应用场景，例如支持向量机擅长在高维空间中寻找最优分界面，而决策树则易于理解，适合于决策支持系统。

统计建模和机器学习的差异主要体现在处理问题的角度和方法上。统计建模更注重于模型的解释性和对数据生成过程的理解，而机器学习更强调模型的预测能力和在未知数据上的泛化表现。在某些情况下，统计建模可能需要更多的领域知识来选择合适的模型和假设，而机器学习则更多依赖于数据本身和算法的性能。

在实际应用中，两者可以互相补充。例如，在Netflix挑战中，统计建模可以用来理解用户评分的分布特性，而机器学习方法可以用来预测未知评分。在进行数据挖掘时，应根据问题的具体需求选择合适的建模方法，有时甚至会将统计建模和机器学习方法结合起来使用，以达到更好的效果。

对于希望深入了解这一领域的人来说，推荐学习《斯坦福CS246：海量数据挖掘入门与核心概念》课程。该课程不仅涵盖了数据挖掘的基础理论和实践应用，还详细介绍了统计建模和机器学习的各种方法，以及它们在不同应用场景下的优势和局限性。通过学习这门课程，你将能够掌握在海量数据集挖掘中应用这些概念和方法的能力，从而更好地应对数据挖掘中的挑战。

参考资源链接：[斯坦福CS246：海量数据挖掘入门与核心概念](https://wenku.csdn.net/doc/3nopiuwrfb?spm=1055.2569.3001.10343)