数据挖掘和机器学习区别是什么?

发布网友发布时间：2022-05-11 04:57

共4个回答

热心网友时间：2024-03-02 02:02

数据挖掘倾向于根据已有数据训练出的模型推测未来的数据，指的是知识获取的过程，机器学习就更强调方法，决策树、神经网络、贝叶斯分类等。一般来说数据挖掘范围更大，是包含机器学习的。

数据挖掘跟很多学科领域联系紧密,其中数据库、机器学习、统计学影响是最大。简单地说,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。由于统计学界沉醉于于理论的优美而忽略实际的效用,因此,统计学界提供的很多技术往往都要在机器学习界进一步研究,变成有效果的机器学习算法之后才可以进入数据挖掘领域。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产生影响,而机器学习和数据库则是数据挖掘的两大支撑技术。

关于数据挖掘工程师的课程，推荐CDA数据分析师的相关课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”点击预约免费试听课。

热心网友时间：2024-03-02 02:03

数据挖掘与机器学习的区别

热心网友时间：2024-03-02 02:03

数据是指数据的量，过去数十年数据收集存储的能力大幅提升，人类社会积累的数据量几何级数上升，这是指目前的现状。数据挖掘是从海量数据中获取规则和知识，统计学和机器学习为数据挖掘提供了数据分析的技术手段。

热心网友时间：2024-03-02 02:04

有一定的事实证明，Python语言更适合初学者，Python语言并不会让初学者感到晦涩，它突破了传统程序语言入门困难的语法屏障，初学者在学习Python的同时，还能够锻炼自己的逻辑思维，同时Python也是入门人工智能的首选语言。
学习编程并非那么容易，有的人可能看完了Python语法觉得特别简单，但再往后看就懵了，因为到后期发现并不能学以致用，理论结合项目才是学好一门编程语言的关键。可以选择报班入门，根据自己的实际需要实地了解，可以先在试听之后，再选择适合自己的。