背景：
大家好，我是爱酱。前几天跟一个大四的师弟聊天的时候才发现，他好像对模型跟算法的概念有点模糊。他成绩算是不错的，也是打算专攻AI，我就在想，应该不少人会混淆这两个在机器学习中非常重要的概念吧。这期，我就为大家精简地釐清一下他们的区别吧。

一、定义与本质
算法（Algorithm）
算法是一组明确的步骤或规则，用来解决问题或完成某个特定任务。在机器学习中，算法就是用来「学习」的工具，指导如何从数据中寻找规律、调整参数，最终生成模型。

模型（Model）
模型则是算法运行在数据上后产生的「成品」。模型包含了已经学到的知识，如参数（Parameter）、结构（Structure）等，可以用来对新数据进行预测或分类。

定义一向都是偏抽象的，以下我会用例子进一步阐述。

二、比喻说明

在举例前，容许我先做一个简单的比喻。

• 算法 = 食谱
• 模型 = 按照食谱和食材做好的菜

注：模型是带有独特性的（uniqueness），意思就是：虽然我跟着食谱做菜，但实际情况，比如我想因应爱好多添加辣椒，少放盐等等，这些是会根据每个不同模型而拥有不同结构的。

所以我们实际上是根据【算法】来烹调自己专属的【模型】。

三、举例说明

算法：

相信对机器学习有一定认知的同学，应该都听过线性回归（Linear Regression）吧，比如 y = B * X + C。没听过也没关系，因为悟性较高的同学应该都能发现，他就是我们初高中学过的直线方程式（Equation Of Straight Line）。线性回归算法是一组公式，这个算法本身还没有具体的参数值，就是一条没有灵魂的公式罢了。

模型：

当你用数据去训练这个算法，得到一组具体的参数（比如 y = 0.24 * X + 10），这时你就得到了线性回归模型。这个模型可以用来预测新的X时对应的y。

例如当X是5，y就会是11.2。当X是3，y就会是10.72。由于y的数值是根据不同X而有变化的，所以y就是依赖变数（Dependent Variable），X相反就是独立变数（Independent Varibale）。

很多人把「算法」和「模型」混用，其实两者是不同层次的概念。算法是方法，模型是结果。

一种算法可以产生无数个模型（针对不同数据），但一个模型只对应一种算法和一组训练数据。

四、关系与实际流程

先声明，实际流程当然更加复杂，例如单单是准备阶段就要做数据收集，资料探勘，数据过滤等。这里我就只专注在包含算法和模型步骤上。其他部分我们可以以后再探讨。

1. 选择算法：根据问题类型（分类、回归、聚类等）选择合适的算法。至于如何选择不同类型的算法来处理对于的任务，如果大家感兴趣，我可以额外发布文章介绍。

2. 用数据训练算法：将数据餵给算法，算法学习数据中的模式。

3. 生成模型：算法根据学习结果产生模型。符合以上所述 - 先选择算法，再产生模型。

4. 模型预测：用训练好的模型对新数据做预测、分类或其他任务。模型在训练好后可以投入相关工作，例如上面提及的线性回归模型（Linear Regression Model）可以用于预测，逻辑回归模型（Logistic Regression Model）可以用于分类，比如分辨猫跟狗。

五、进阶补充

我们现在了解到：算法是动态的学习过程，模型是静态的知识载体。

但在实际应用中，模型并不一定是终点。为保持模型的稳健性（Robustness）以及实时性（Real-time）。模型还可以根据新数据持续调整（如线上学习、迁移学习），这时会再次用到算法来更新模型。

六、总结

算法是训练模型的方法和规则，模型是算法加上数据训练后的产物。

算法决定怎麽学，模型则是学会后用来预测和决策的工具。两者相辅相成，缺一不可。

如果大家有其他感兴趣的AI议题，不妨告诉我，我会尽可能更新为大家排忧解惑！

我是爱酱，我们下次再见，谢谢收看！