统计学和机器学习在处理数据和模型时的侧重点确实有一些区别，其中涉及到低维和高维空间的问题。
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统计学强调低维空间问题的统计推导：
- 统计学通常关注的是从一组有限样本中获得总体特征的推断。在传统统计学中，数据通常被认为是在低维空间中采样的，即特征的数量相对较少。例如，在古典统计中，可能会考虑一些变量对某个结果的影响，而这些变量的数量相对较小。
- 统计学方法更注重推断和参数估计，通常基于假设和概率分布。它们可能更关注数据背后的生成过程，并试图从中推断参数或者得到关于参数的置信区间。
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机器学习强调高维预测问题：
- 机器学习在实际应用中常常涉及到高维数据，即具有大量特征的数据集。这些特征可能是高度复杂和抽象的，例如文本、图像、声音等。
- 机器学习方法更注重通过学习算法自动发现数据中的模式和规律，并用于新数据的预测。在高维空间中，特征之间的关系可能更为复杂，因此机器学习方法通常采用更灵活的模型，如神经网络，以适应这种复杂性。
总体而言，统计学和机器学习在方法和目标上有一些交叉，但它们的侧重点确实有所不同。统计学更注重理论推导和参数估计，而机器学习更注重模式发现和预测在高维数据中的复杂关系。在实践中，这两个领域的方法和思想可以相互借鉴，尤其是在统计学习（statistical learning）等交叉领域。