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數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習、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、機器學習、深度學習、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你的Business的過程也是數(shù)據(jù)挖掘的過程。

2.機器學習：machine learning，是計算機科學和統(tǒng)計學的交叉學科，基本目標是學習一個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為現(xiàn)在好多數(shù)據(jù)挖掘的工作是通過機器學習提供的算法工具實現(xiàn)的，例如廣告的ctr預估，PB級別的點擊日志在通過典型的機器學習流程可以得到一個預估模型，從而提高互聯(lián)網(wǎng)廣告的點擊率和回報率；個性化推薦，還是通過機器學習的一些算法分析平臺上的各種購買，瀏覽和收藏日志，得到一個推薦模型，來預測你喜歡的商品。

3.深度學習：deep learning，機器學習里面現(xiàn)在比較火的一個topic（大坑），本身是神經(jīng)網(wǎng)絡算法的衍生，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，所以各大研究機構(gòu)和公司都投入了大量的人力做相關的研究和開發(fā)。

總結(jié)下，數(shù)據(jù)挖掘是個很寬泛的概念，數(shù)據(jù)挖掘常用方法大多來自于機器學習這門學科，深度學習是機器學習一類比較火的算法，本質(zhì)上還是原來的神經(jīng)網(wǎng)絡。

4.推薦算法：機器學習是方法，人工智能/數(shù)據(jù)挖掘是應用，可以使用機器學習，也可以使用別的方法。數(shù)據(jù)挖掘有很多應用場景，推薦系統(tǒng)是其中一個業(yè)務目的明確的, 有一定歷史的，成體系的，已經(jīng)形成較為完善的經(jīng)驗積累的應用場景。數(shù)據(jù)挖掘中還有很多應用場景有待開發(fā)，連是否能挖出有價值的模式都不知道。像推薦系統(tǒng)，計算機視覺，nlp這些價值已知的場景，明顯是要幸運一些。

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

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