数据驱动和模型驱动的区别
数据驱动和模型驱动的区别自己的理解，不对望纠正。
模型驱动在以前的基于数学的时期时，因为不可能对大量的数据做处理，所以只能依靠在少量数据中例如数学中正态分布等等的假定来做假定的数学模型，进行手工计算，并推导出一些由这些模型所得结果的性质，模型驱动就是让数据去贴合某个模型，拿出一组数据来，对比更适合哪个模型。
数据驱动数据驱动是目前比较火的研究方法，是指在得到一组数据后，如果想要得到某种效果和对数据做某些操作，让模型去贴合数据，从而改变该模型，以达到效果。
区别模型驱动和数据驱动的区别在于对数据的操作，如果操作并不改变模型本身，就是模型驱动，如果操作改变了模型，让模型去贴合数据，就是数据驱动的研究方法。