数据挖掘与机器学习的关系

开课吧小一2021-06-17 15:51

    一般来说,在很多专业人士眼中,机器学习与数据挖掘是两个高深的领域,但其实这两个领域存在一定的关系。为了能够深入了解数据挖掘技术,需要明白数据挖掘与机器学习的关系是什么。

数据挖掘与机器学习的关系

    概念定义:

    机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构,使之不断改善自身的性能。

    数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供的数据管理技术。

数据挖掘与机器学习的关系

    关于与区别:

    关系:数据挖掘可以认为是数据库技术与机器学习的交叉,它利用数据库技术来管理海量的数据,并利用机器学习和统计分析来进行数据分析。

    数据挖掘受到了很多学科领域的影响,其中数据库、机器学习、统计学无疑影响最大。粗糙地说,数据库提供数据管理技术,机器学习和统计学提供数据分析技术。由于统计学界往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用,因此,统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究,变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域。从这个意义上说,统计学主要是通过机器学习来对数据挖掘发挥影响,而机器学习和数据库则是数据挖掘的两大支撑技术。

    区别:数据挖掘并非只是机器学习在工业上的简单应用,他们之间至少包含如下两点重要区别:

    1、传统的机器学习研究并不把海量数据作为处理对象,因此,数据挖掘必须对这些技术和算法进行专门的、不简单的改造。

    2、作为一个独立的学科,数据挖掘也有其独特的东西,即:关联分析。简单地说,关联分析就是希望从数据中找出“买尿布的人很可能会买啤酒”这样看起来匪夷所思但可能很有意义的模式。

    以上就是小编为大家整理的“数据挖掘与机器学习的关系”一文,更多相关信息尽在开课吧数据分析教程频道。

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