在读李航的《统计学习方法》，不太清楚其中统计方法三要素的模型和算法这两个的区别，
他们不是都在找一系列的分类模型，然后通过策略中的准则来求解最优的模型吗
即，我理解的是算法是用来构建模型的，最终目的就是得到几个模型
......有点乱......
个人理解（还请多多指教）：模型相当于特定的分类器集合；策略相当于评价函数，用于判断分类器的优劣；
而算法相当于一个用于在假设空间中找到评价函数得分最高的分类器的搜索算法。
举例说明，模型如支持向量机、决策树、逻辑斯蒂回归等，策略如后验概率、信息增益、精确率和召回率等，而算法如线性规划、梯度下降、共轭梯度、拟牛顿法等
http://blog.csdn.net/bingningning/article/details/52441678
模型是假设空间集合，算法就是通过最小化目标函数选择最合适的最终模型。
仅从字面意思上帮你理解，模型就是抽象，是对一个具体问题的简化，比如说建立一个数学模型，其实就是把一个具体问题抽象为数学问题。而算法，顾名思义就是一个计算方法，比如求解一个问题，别人用100步算出来，而你用10步算出来，就说明你的计算方法好，，也就是算法好。总值，算法是求解过程，而模型才是你要得到的东西，一个是过程，一个是结果