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大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)與模式識別的關(guān)系
2018-06-19
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大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)與模式識別的關(guān)系

數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、模式識別三者的關(guān)系，可以說是一脈相承。與數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、模式識別相關(guān)的書籍很多，但其實講的東西都是大同小異，換湯不換藥。無非就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、各種分類、聚類、回歸的算法，還有深度學(xué)習(xí)。
   

  毋庸置疑，我們已進入大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)是個籠統(tǒng)的概念。大數(shù)據(jù)在1980年被提出來，最近被炒作地很熱，也是媒體忽悠的一個概念。隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，使得各種數(shù)據(jù)的獲取更加便捷，大數(shù)據(jù)是對各種數(shù)據(jù)的統(tǒng)稱。其實大數(shù)據(jù)并不僅僅指海量的數(shù)據(jù)，把上億條關(guān)系型數(shù)據(jù)庫稱為大數(shù)據(jù)也有一點膚淺。普遍認(rèn)為，大數(shù)據(jù)應(yīng)該具備三個特征：

  1. 數(shù)據(jù)量大；這是最基本的特征，不必解釋。
  2. 結(jié)構(gòu)復(fù)雜；這應(yīng)該是區(qū)別傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的重要特征，我們所熟悉的數(shù)據(jù)存儲格式基本上都是基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的二維表格數(shù)據(jù)。但是我們通過網(wǎng)絡(luò)或傳感器獲取的數(shù)據(jù)，并不能通過簡單的表格表示，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可能是樹狀的、網(wǎng)狀的，這對數(shù)據(jù)的預(yù)處理提出了更高的要求。
  3. 數(shù)據(jù)更新速度快；需要對最新的數(shù)據(jù)做出實時的反饋。當(dāng)你在淘寶買了一部手機，馬云會馬上會推薦你手機殼、手機套、手機貼膜之類的。

有人提出：數(shù)據(jù)挖掘=大數(shù)據(jù)+機器學(xué)習(xí)。感覺這樣描述這三者的關(guān)系再適合不過了。機器學(xué)習(xí)強調(diào)計算機的學(xué)習(xí)能力，注重算法。大數(shù)據(jù)是各種數(shù)據(jù)的一種概念描述。數(shù)據(jù)挖掘我們最終的目的，我們使用機器學(xué)習(xí)的方法從海量的復(fù)雜的數(shù)據(jù)中找出對我們有用的信息，即知識發(fā)現(xiàn)。

我們可以這理解：模式識別=數(shù)據(jù)+機器學(xué)習(xí)。模式識別的本質(zhì)就是分類和聚類，也就是監(jiān)督模式識別與非監(jiān)督模式識別。模式識別最重要的應(yīng)用就是信息處理領(lǐng)域了，如圖像識別、語音識別。

這里為什么用“數(shù)據(jù)”，因為這里通常是圖像、語音、文本等之類的數(shù)據(jù)。其實也沒必要在一些概念上較真。沒必要探究某些數(shù)據(jù)到底是不是大數(shù)據(jù)。不管是不是大數(shù)據(jù)，處理的方法都是一樣的，只不過，“大數(shù)據(jù)”顯得的牛B一點。

大數(shù)據(jù)是一個時代性的概念，是社會發(fā)展的必然產(chǎn)物，如同互聯(lián)網(wǎng)時代、物聯(lián)網(wǎng)時代等等，現(xiàn)在可以說我們處于大數(shù)據(jù)時代，一個信息爆炸的時代，任何數(shù)據(jù)都可以稱為大數(shù)據(jù)，甚至用excel處理數(shù)據(jù)都可以稱為大數(shù)據(jù)處理。如同，高大上的智能家居可以說屬于物聯(lián)網(wǎng)的范疇，老舊的pos機也屬于物聯(lián)網(wǎng)的范疇。

從知識發(fā)現(xiàn)到數(shù)據(jù)挖掘再到大數(shù)據(jù)，并沒有本質(zhì)的變化，都在進一步步強調(diào)數(shù)據(jù)的重要性。


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