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机器学习与数据挖掘

数据挖掘,机器学习,自然语言处理三者的关系: 1、数据挖掘、机器学习、自然语言处理三者之间既有交集也有不同,彼此之间既有联系和互相运用,也有各自不同的领域和应用。 2、数据挖掘是一门交叉性很强的学科,可以用到机器学习算法以及传统统...

我的理解是这样的: 1.人工智能:给机器赋予人类的智能,让机器能够像人类那样独立思考。当然,目前的人工智能没有发展到很高级的程度,这种智能与人类的大脑相比还是处于非常幼稚的阶段,但目前我们可以让计算机掌握一定的知识,更加智能化的帮...

非常感谢大家的帮助,我可以这样理解吗?数据挖掘主要是对大量数据进行分析,找到之间的相关关系,而机器学习是进行数据挖掘时会用到的一种方法。不知道我理解的对不对? 查看原帖>>

是个我也说不太清楚的问题,简而言之: 机器学习,是一类过程的统称; (参考定义:在不直接针对问题进行编程的情况下,赋予计算机学习能力的研究领域) 数据挖掘,是机器学习+数据库; 自然语言处理,是机器学习在文本、语音等自然语言数据集上...

首先,机器学习,是让机器通过数据内在的联系,学习其中的内在规律,得到一个可以实际使用的模型,这个模型可以解决某一类数据在实际使用中的规律发现,趋势走向,分类预测,聚类分析等等。 其次,大数据,这个概念就更大了,这不仅仅是一项技术...

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 机器学习是数据挖掘手...

数据挖掘入门读物: 深入浅出数据分析 这书挺简单的,基本的内容都涉及了,说得也比较清楚,最后谈到了R是大加分。难易程度:非常易。 啤酒与尿布 通过案例来说事情,而且是最经典的例子。难易程度:非常易。 数据之美 一本介绍性的书籍,每章都...

数据挖掘侧重于根据已有数据训练出的模型推测将来的数据,机器学习还可以搞很多别的东西,例如图像识别、图像检索等。你说的那些算法都是学习这两门课的一些基础算法,我感觉机器学习研究的领域更宽,个人理解。

两者是水乳交融的关系吧 数据挖掘融合了很多机器学习的原理和方法,而机器学习又可以结合很多数据挖掘的内容

深度学习和机器学习的区别是,深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。 同机器学习方法一样,深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习...

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