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分類算法:根據(jù)已有的數(shù)據(jù)特征，將數(shù)據(jù)分為不同的類別，如基于決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機等算法。聚類算法:根據(jù)相似性對數(shù)據(jù)進行分組，如KMeans聚類、層次聚類等算法。挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則:發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項目之間的相關(guān)性，如Apriori算法。預(yù)測建模:使用歷史數(shù)據(jù)模式來發(fā)現(xiàn)未來趨勢和預(yù)測，如回歸分析和時間序列分析。

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samples:在數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)中，樣本是具有特定屬性值的數(shù)據(jù)觀察。屬性:在數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)中，屬性是樣本中每個數(shù)據(jù)觀察所擁有的變量。屬性值:在數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)中，屬性值是每個屬性的可能值。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集:在機器學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是用于訓(xùn)練模型的樣本集合。測試數(shù)據(jù)集:在機器學(xué)習(xí)中，測試數(shù)據(jù)集是用于評估模型性能的樣本集合。

屬性是指樣本的特征。在機器學(xué)習(xí)中，屬性通常被稱為特征，它描述了樣本的各種信息。例如，在人臉識別任務(wù)中，樣本可能具有諸如年齡、性別、膚色等屬性。屬性值是指屬性的相應(yīng)值。例如，在人臉識別任務(wù)中，年齡可能是一個屬性，屬性值可能是20歲、30歲等等。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是指用于訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)集。在訓(xùn)練過程中，機器學(xué)習(xí)算法會根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)模型的參數(shù)，使模型能夠?qū)π聵颖具M行預(yù)測。

數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)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、未知的、但潛在有用的信息和知識的過程。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)準(zhǔn)備:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括:選擇數(shù)據(jù)——從大型數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫目標(biāo)中提取數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)數(shù)據(jù)集；數(shù)據(jù)預(yù)處理——數(shù)據(jù)再處理，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性和一致性、去噪、填充缺失字段、刪除無效數(shù)據(jù)等。