06-机器学习.数据分析.数据挖掘的区别于联系

数据分析:数据分析是指用适当的统计分析方法对手机的大量数据进行分析,并提取有用的信息,以及形成结论,从而对数据进行详细的研究和概括过程.在实际工作中,数据分析可帮助人们做出判断;数据分析一般而言可以分为统计分析.探索性数据分析和验证性数据分析三大类.

数据挖掘:一般指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程.通常通过统计,检索.机器学习.模式匹配等诸多方法来实现这个过程.

机器学习:是数据分析和数据挖掘的一种比较常用.比较好的手段..

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时间: 2024-10-03 00:54:14

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模式识别和机器学习、数据挖掘的区别与联系(转发)

和晨枫老大在这个帖子里关于工程科研和工业实践的脱节从控制侃到了模式识别和机器学习,老大让俺写写.真让俺惶惶然啊!俺这土鳖来在了(liao3)西西河,那就是学习来了,潜水看老大们的帖子为主,偶尔发言也不敢谈专业,怕贻笑大方.不过老大既然说了,那我就来试着说说我所理解的这方面的概念关系,可能也能说到方法和思路.权当是俺这几年的对这些领域的认识心得,和学习总结吧. 说到机器学习和数据挖掘,不能不提到自动控制和模式识别乃至人工智能.刚开始接触这些名字的时候,真是云山雾罩.反俺正考大学是听着自动化这名字很

人工智能OA盘搭建、机器学习、数据挖掘的区别

导语人工智能OA盘搭建QQ2952777280[论坛] hxforum.com .机器学习.数据挖掘已然越来越火,我只是听了个耳熟,真正学习才刚刚开始,简单的说一下最近的学习成果:AI ML DM的区别. 总体来说 三者的区别是目的不同,但达到目的的方法有很大重叠之处.数据挖掘是用来理解事物的:机器学习是用来预测事物的:人工智能是用来生成行动的. 分别解释 人工智能 人工智能1(Artificial Intelligence),英文缩写为AI.它是研究.开发用于模拟.延伸和扩展人的智能的理论.方

机器学习如何选择模型 & 机器学习与数据挖掘区别 & 深度学习科普

今天看到这篇文章里面提到如何选择模型,觉得非常好,单独写在这里. 更多的机器学习实战可以看这篇文章:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159187.html 另外关于机器学习与数据挖掘的区别, 参考这篇文章:https://www.zhihu.com/question/30557267 数据挖掘:也就是data mining,是一个很宽泛的概念.字面意思就是从成吨的数据里面挖掘有用的信息.这个工作BI(商业智能)可以做,数据分析可以做,甚至市场运营也可以做

【转】数据分析/数据挖掘 入门级选手建议

1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系:都是搞数据的 区别:数据分析偏统计,可视化,出报表和报告,需要较强的表达能力.数据挖掘偏算法,重模型,需要很深的代码功底,要码代码,很多= =. 2.怎么入门 请百度"如何成为一名数据分析师"或者"如何成为一名数据挖掘工程师".英文好上Quora,不行上知乎,看看入门资料. 3.选哪些书 看入门资料给你提供的书,有电子版下电子版,没电子版买纸质书,花不了多少钱. 4.用什么语言 数据分析:excel是必须,R是基本,pytho

FPGA机器学习之数据挖掘,图像处理,模式识别,人工智能,机器学习的关系

数据挖掘: 数据挖掘从字面上就已经很好理解了,就是从一堆数据中,挖掘出一些有用的信息来的过程.比如说,我们的搜索数据,如果某个地区大部分人都在搜索MH370,表示他们在关注这个事情.我们就可以推荐一些安全知识,飞机知识过去.同样的也可能会有蜡烛销售高潮,提前给他们提供便利.这个就是数据挖掘的工作内容. 数据挖掘这些书的主要内容,数据有多少种,什么是有效数据,数据的维度,离散性,相似性.有很大的篇幅是在讲述数据的有效提取等有关数据的性质.剩下的一大部分篇幅就是这些数据的处理.数据的处理,整合,分析

【知乎转载】机器学习、数据挖掘 如何进阶成为大神?

著作权归作者所有. 商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 作者:淩清风 链接:https://www.zhihu.com/question/37256015/answer/85198013 来源:知乎 我不是大神. 背景:某二本院校大四学生: 说一说自己的学习经历吧.不知道能不能对题主有所帮助. 跟大多数人一样,是从Andrew Ng大神的coursera课程接触到机器学习.在学那门课的时候也就老老实实的看完,看到最后,听到Andrew说看完这些课程的人基本上已经超过硅谷半数的工程

机器学习和数据挖掘推荐书单

有了这些书,再也不愁下了班没妹纸该咋办了.慢慢来,认真学,揭开机器学习和数据挖掘这一神秘的面纱吧! <机器学习实战>:本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法.朴素贝叶斯算法.Logistic回归算法.支持向量机.AdaBoost集成方法.基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等.第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法.Apriori算法.FP-Growth算法.第四部分介绍了机器学习算法的一些附属

机器学习与数据挖掘中的十大经典算法

背景: top10算法的前期背景是吴教授在香港做了一个关于数据挖掘top10挑战的一个报告,会后有一名内地的教授提出了一个类似的想法.吴教授觉得非常好,开始着手解决这个事情.找了一系列的大牛(都是数据挖掘的大牛),都觉得想法很好,但是都不愿自己干.原因估计有一下几种:1.确实很忙2.得罪人3.一系列工作很繁琐等等.最后和明尼苏达大学的Vipin Kumar教授一起把这件事情承担下来.先是请数据挖掘领域获过kdd和icdm大奖的十四个牛人提名候选,其中一人因为确实很忙,正从ibm转行到微软,吴教授

机器学习和数据挖掘

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