統(tǒng)計主要影響機器-2/數(shù)據(jù)挖掘，而機器 學習。數(shù)據(jù)挖掘Summary數(shù)據(jù)挖掘and機器學習Difference，機器 學習和機器 學習的區(qū)別在于數(shù)據(jù) 挖掘經(jīng)常一起出現(xiàn)，② 機器 學習關(guān)注已知任務(wù)，而數(shù)據(jù) 挖掘搜索隱藏信息。
數(shù)據(jù)挖掘用的是什么軟件1。r是用于統(tǒng)計分析和圖形的計算機語言和分析工具；2.Weka可能是最著名的開源軟件機器-2/和-3挖掘，但是使用起來不太方便，界面有點簡單。3.tanagra is-3挖掘帶圖形界面的軟件；4.4的受歡迎程度。RapidMiner正在興起，但其操作方式與商業(yè)軟件有很大不同，不支持分析流程圖的方式，所以在涉及操作人員較多的情況下不容易檢查；5.KNIME和Orange都很好看，橙色界面看起來很清爽，但是我發(fā)現(xiàn)它不支持中文。
數(shù)據(jù)挖掘是指通過算法搜索隱藏在大量數(shù)據(jù)中的信息的過程。數(shù)據(jù) 挖掘通常與計算機科學有關(guān)，上述目標是通過許多方法實現(xiàn)的，如統(tǒng)計學、聯(lián)機分析處理、信息檢索、機器 學習、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗規(guī)則)和模式識別。你好！數(shù)據(jù) 挖掘是指通過算法搜索隱藏在大量數(shù)據(jù)中的信息的過程。數(shù)據(jù) 挖掘通常與計算機科學有關(guān)，上述目標是通過許多方法實現(xiàn)的，如統(tǒng)計學、聯(lián)機分析處理、信息檢索、機器 學習、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗規(guī)則)和模式識別。
數(shù)據(jù)挖掘是從大量不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取隱藏的、但潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù) 挖掘過程:定義問題:明確定義業(yè)務(wù)問題，確定數(shù)據(jù) 挖掘的目的。數(shù)據(jù)編制:數(shù)據(jù)編制包括:選擇數(shù)據(jù)-提取自大數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫目標。數(shù)據(jù)預(yù)處理-執(zhí)行數(shù)據(jù)再處理，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性和數(shù)據(jù)的一致性，去噪，填充缺失字段和刪除無效-3。
結(jié)果分析:對數(shù)據(jù) 挖掘的結(jié)果進行解釋和評價，并轉(zhuǎn)化為用戶最終能夠理解的知識。數(shù)據(jù) 挖掘的技術(shù)大致可以分為統(tǒng)計方法、機器 學習方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫方法。統(tǒng)計方法可以細分為回歸分析(多元回歸、自回歸等。)和判別分析(貝葉斯判別、CBR、遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可細分為:前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP算法等。)和自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(自組織特征映射，competition 學習等。).
