數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別。數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別和聯(lián)系，周志華對機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘有很好的闡述，可以幫助你理解。數(shù)據(jù)挖掘受到很多學(xué)科的影響，其中數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)無疑影響最大。簡而言之，對于數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)管理技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)提供數(shù)據(jù)分析技術(shù)。由于統(tǒng)計(jì)學(xué)往往癡迷于理論之美而忽略了實(shí)際效用，所以統(tǒng)計(jì)學(xué)提供的很多技術(shù)通常都要在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域進(jìn)一步研究，成為有效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，才能進(jìn)入數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。

從數(shù)據(jù)分析的角度來看，大部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)都來自機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，但機(jī)器學(xué)習(xí)研究往往不以海量數(shù)據(jù)為處理對象。所以數(shù)據(jù)挖掘要對算法進(jìn)行改造，使算法性能和空間占用實(shí)用化。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘有其獨(dú)特的內(nèi)容，即關(guān)聯(lián)分析。模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)有什么關(guān)系？傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法一般分為兩類:統(tǒng)計(jì)方法和句法方法。

1。數(shù)據(jù)挖掘是指通過統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，從大量數(shù)據(jù)中挖掘未知的、有價(jià)值的信息和知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘主要解決分類、聚類、關(guān)聯(lián)、預(yù)測四類問題，有定量的，也有定性的。數(shù)據(jù)挖掘的重點(diǎn)是發(fā)現(xiàn)未知的模式和規(guī)律。輸出模型或規(guī)則，并據(jù)此得到模型分?jǐn)?shù)或標(biāo)簽。模型得分例如損失概率值、總得分、相似度、預(yù)測值等。標(biāo)簽有高、中、低價(jià)值用戶，虧損與不虧損，信用好與差。

綜合起來看，數(shù)據(jù)分析(狹義)和數(shù)據(jù)挖掘的本質(zhì)是一樣的，都是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商業(yè)知識(shí)(有價(jià)值的信息)，從而幫助企業(yè)運(yùn)營，改進(jìn)產(chǎn)品，幫助企業(yè)更好的決策。因此，數(shù)據(jù)分析(狹義)和數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)成了廣義的數(shù)據(jù)分析。這些內(nèi)容與數(shù)據(jù)分析不同。2.數(shù)據(jù)分析其實(shí)我們可以說數(shù)據(jù)分析是對數(shù)據(jù)的一種操作方法或者算法。目標(biāo)是根據(jù)先驗(yàn)約束對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、過濾和處理，從而得到信息。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、回歸、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類和貝葉斯分類6。1.決策樹技術(shù)。決策樹是一種非常成熟和廣泛使用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。在決策樹中，被分析的數(shù)據(jù)樣本首先被整合成一個(gè)樹根，然后逐層分支，最后形成幾個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)結(jié)論。2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過數(shù)學(xué)算法模仿人腦思維，是數(shù)據(jù)挖掘中機(jī)器學(xué)習(xí)的典型代表。

3.回歸分析技術(shù)?；貧w分析包括線性回歸，線性回歸主要指多元線性回歸和logistic回歸。其中，logistic回歸更多的用于數(shù)據(jù)運(yùn)算，包括響應(yīng)預(yù)測、分類等。4.關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中被發(fā)明和廣泛研究的一種重要模型。關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘的主要目的是找出數(shù)據(jù)集中的頻繁模式，即重復(fù)模式和并發(fā)關(guān)系，即并發(fā)關(guān)系，也稱為關(guān)聯(lián)。

數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)習(xí):1。編程語言，2.大數(shù)據(jù)處理框架。3.數(shù)據(jù)庫知識(shí)，4.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法。5.機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)，6.統(tǒng)計(jì)知識(shí)。以上是數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)滲透到大數(shù)據(jù)時(shí)代的方方面面。數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學(xué)科，不僅涉及到設(shè)計(jì)、編程和計(jì)算機(jī)科學(xué)，還涉及到生活中的很多領(lǐng)域，在我們的生活和工作中無處不在，如果對大數(shù)據(jù)工程有濃厚興趣，推薦CDA數(shù)據(jù)分析師課程。