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數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、推薦算法的聯(lián)系與差別總結(jié)
2018-07-03
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數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、推薦算法的聯(lián)系與差別總結(jié)

網(wǎng)上搜索了一堆，最后對這幾個(gè)概念的聯(lián)系與差別總結(jié)如下：

1.數(shù)據(jù)挖掘：data mining，是一個(gè)很寬泛的概念。字面的意思是從成噸的數(shù)據(jù)里面挖掘有用的信息。這個(gè)工作BI（商業(yè)智能）可以做，數(shù)據(jù)分析可以做，甚至市場運(yùn)營也可以做。利用Excel分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)了一些有用的信息，然后通過這些信息指導(dǎo)你的Business的過程也是數(shù)據(jù)挖掘的過程。

2.機(jī)器學(xué)習(xí)：machine learning，是計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的交叉學(xué)科，基本目標(biāo)是學(xué)習(xí)一個(gè)x->y的函數(shù)（映射），來做分類或者回歸的工作。之所以經(jīng)常和數(shù)據(jù)挖掘合在一起講是因?yàn)楝F(xiàn)在好多數(shù)據(jù)挖掘的工作是通過機(jī)器學(xué)習(xí)提供的算法工具實(shí)現(xiàn)的，例如廣告的ctr預(yù)估，PB級別的點(diǎn)擊日志在通過典型的機(jī)器學(xué)習(xí)流程可以得到一個(gè)預(yù)估模型，從而提高互聯(lián)網(wǎng)廣告的點(diǎn)擊率和回報(bào)率；個(gè)性化推薦，還是通過機(jī)器學(xué)習(xí)的一些算法分析平臺上的各種購買，瀏覽和收藏日志，得到一個(gè)推薦模型，來預(yù)測你喜歡的商品。

3.深度學(xué)習(xí)：deep learning，機(jī)器學(xué)習(xí)里面現(xiàn)在比較火的一個(gè)topic（大坑），本身是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的衍生，在圖像，語音等富媒體的分類和識別上取得了非常好的效果，所以各大研究機(jī)構(gòu)和公司都投入了大量的人力做相關(guān)的研究和開發(fā)。

總結(jié)下，數(shù)據(jù)挖掘是個(gè)很寬泛的概念，數(shù)據(jù)挖掘常用方法大多來自于機(jī)器學(xué)習(xí)這門學(xué)科，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)一類比較火的算法，本質(zhì)上還是原來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

4.推薦算法：機(jī)器學(xué)習(xí)是方法，人工智能/數(shù)據(jù)挖掘是應(yīng)用，可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)，也可以使用別的方法。數(shù)據(jù)挖掘有很多應(yīng)用場景，推薦系統(tǒng)是其中一個(gè)業(yè)務(wù)目的明確的, 有一定歷史的，成體系的，已經(jīng)形成較為完善的經(jīng)驗(yàn)積累的應(yīng)用場景。數(shù)據(jù)挖掘中還有很多應(yīng)用場景有待開發(fā)，連是否能挖出有價(jià)值的模式都不知道。像推薦系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)視覺，nlp這些價(jià)值已知的場景，明顯是要幸運(yùn)一些。

寫書的當(dāng)然什么都要寫寫啦，難道機(jī)器學(xué)習(xí)里有的東西，推薦系統(tǒng)的書就不能寫了？再說這些書側(cè)重點(diǎn)不同，推薦系統(tǒng)里講的機(jī)器學(xué)習(xí)算法更貼近推薦業(yè)務(wù)，側(cè)重于算法應(yīng)用，應(yīng)用效果，對具體業(yè)務(wù)指標(biāo)的影響，給整個(gè)系統(tǒng)帶來的局限或提升等等?？隙ú粫窠y(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)那樣給你講一堆推倒過程，講統(tǒng)計(jì)特性，更不會像統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論那樣再給你來幾下證明。這些書都有說機(jī)器學(xué)習(xí)，但是角度不同。如果講機(jī)器學(xué)習(xí)算法的書和講推薦系統(tǒng)的書在講機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)基本差不多，那么那本講機(jī)器學(xué)習(xí)的書也基本可以扔掉了。

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