學(xué)習(xí)筆記，僅供參考，有錯必糾

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機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別

機(jī)器學(xué)習(xí)的定義

目前被廣泛采用的機(jī)器學(xué)習(xí)的定義是“利用經(jīng)驗(yàn)來 改善計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自身的性能”。由于“經(jīng)驗(yàn)”在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中主要是以數(shù)據(jù)的形式存在的，因此機(jī)器學(xué)習(xí)需要運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析.

數(shù)據(jù)挖掘的定義

所謂數(shù)據(jù)挖掘就是：“識別出巨量數(shù)據(jù)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(jù)挖掘就是試圖從海量數(shù)據(jù) 中找出有用的知識。

機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系

從兩本最具代表性的機(jī)器學(xué)習(xí)教材(Tom M. Mitchell和周志華的機(jī)器學(xué)習(xí))可以看出： 機(jī)器學(xué)習(xí)的教材和課程主要講解各種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。比如：線性學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、決策樹學(xué)習(xí)、貝葉斯學(xué)習(xí)、最近鄰學(xué)習(xí) 等等。

而數(shù)據(jù)挖掘的教材(數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?主要講解各種不同的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。比如：分類、回歸、聚類、關(guān)聯(lián)分析、異常分析、演變分析等等。

數(shù)據(jù)挖掘可以視為機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)庫的交叉，它主要利用機(jī)器學(xué)習(xí)界提供的技術(shù)來分析海量數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)庫界提供的技術(shù)來管理海量數(shù)據(jù)。二者既有區(qū)別又有聯(lián)系，整體來說，機(jī)器學(xué)習(xí)偏理論，數(shù)據(jù)挖掘偏應(yīng)用。

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习(part3)--机器学习与数据挖掘的区别的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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