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數(shù)據挖掘與機器學習關系與區(qū)別
2018-07-03
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數(shù)據挖掘與機器學習關系與區(qū)別

本篇文章主要闡述最近在數(shù)據挖掘、機器學習等方面的學習心得，或許不太全面，僅供自己歸納總結。

機器學習與數(shù)據挖掘一文。有興趣的可以自行百度，其文對人工智能、數(shù)據挖掘、機器學習等演變歷程，有詳細介紹。

一、概念定義

機器學習：廣泛的定義為 “利用經驗來改善計算機系統(tǒng)的自身性能。”，事實上，由于“經驗”在計算機系統(tǒng)中主要是以數(shù)據的形式存在的,因此機器學習需要設法對數(shù)據進行分析,這就使得它逐漸成為智能數(shù)據分析技術的創(chuàng)新源之一,并且為此而受到越來越多的關注。

數(shù)據挖掘：一種解釋是“識別出巨量數(shù)據中有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程”，顧名思義，數(shù)據挖掘就是試圖從海量數(shù)據中找出有用的知識。

二、關系與區(qū)別

關系：數(shù)據挖掘可以認為是數(shù)據庫技術與機器學習的交叉，它利用數(shù)據庫技術來管理海量的數(shù)據，并利用機器學習和統(tǒng)計分析來進行數(shù)據分析。其關系如下圖：

數(shù)據挖掘受到了很多學科領域的影響,其中數(shù)據庫、機器學習、統(tǒng)計學無疑影響最大。粗糙地說,數(shù)據庫提供數(shù)據管理技術,機器學習和統(tǒng)計學提供數(shù)據分析技術。由于統(tǒng)計學界往往醉心于理論的優(yōu)美而忽視實際的效用,因此,統(tǒng)計學界提供的很多技術通常都要在機器學習界進一步研究,變成有效的機器學習算法之后才能再進入數(shù)據挖掘領域。從這個意義上說,統(tǒng)計學主要是通過機器學習來對數(shù)據挖掘發(fā)揮影響,而機器學習和數(shù)據庫則是數(shù)據挖掘的兩大支撐技術。

區(qū)別：數(shù)據挖掘并非只是機器學習在工業(yè)上的簡單應用，他們之間至少包含如下兩點重要區(qū)別：

1.傳統(tǒng)的機器學習研究并不把海量數(shù)據作為處理對象，因此，數(shù)據挖掘必須對這些技術和算法進行專門的、不簡單的改造。

2.作為一個獨立的學科，數(shù)據挖掘也有其獨特的東西，即：關聯(lián)分析。簡單地說,關聯(lián)分析就是希望從數(shù)據中找出“買尿布的人很可能會買啤酒”這樣看起來匪夷所思但可能很有意義的模式。


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