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  • 这三个领域或学科交叉和重叠部分很多,数据挖掘机器学习统计学习的概念一直有或多或少的混淆,希望同样有我这样的困惑的朋友读完下面的文字能够清晰一些。  数据库提供数据管理技术,机器学习和统计学提供数据...


      这三个领域或学科交叉和重叠部分很多,数据挖掘,机器学习和统计学习的概念一直有或多或少的混淆,希望同样有我这样的困惑的朋友读完下面的文字能够清晰一些。

      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。由于统计学界往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用,因此,统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究,变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域。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发挥影响,而机器学习和数据库则是数据挖掘的两大支撑技术。从数据分析的角度来看,绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域。但能否认为数据挖掘只不过就是机器学习的简单应用呢?答案是否定的。一个重要的区别是,传统的机器学习研究并不把海量数据作为处理对象,很多技术是为处理中小规模数据设计的,如果直接把这些技术用于海量数据,效果可能很差,甚至可能用不起来。因此,数据挖掘界必须对这些技术进行专门的、不简单的改造。例如,决策树是一种很好的机器学习技术,不仅有很强的泛化能力,而且学得结果具有一定的可理解性,很适合数据挖掘任务的需求。但传统的决策树算法需要把所有的数据都读到内存中,在面对海量数据时这显然是无法实现的。为了使决策树能够处理海量数据,数据挖掘界做了很多工作,例如通过引入高效的数据结构和数据调度策略等来改造决策树学习过程,而这其实正是在利用数据库界所擅长的数据管理技术。实际上,在传统机器学习算法的研究中,在很多问题上如果能找到多项式时间的算法可能就已经很好了,但在面对海量数据时,可能连算法都是难以接受的,这就给算法的设计带来了巨大的挑战。

      总结:  

      1)统计学习:是其它两门技术的基础,更偏重于理论上的完善;

      2)机器学习:是统计学习对实践技术的延伸,更偏重于解决小数据量的问题提供算法技术支撑;

      3)数据挖掘:更偏重于大数据的实际问题,更注重实际问题的解决,包括真实数据的数据清洗,建模,预测,等操作。


    知乎:
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    我爱机器学习:

    http://www.52ml.net/14518.html


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  • 数据挖掘机器学习分类算法导论 标签(空格分隔): 数据挖掘 机器学习 算法分析 概率统计 分类算法,简单来讲就是确定一个未知对象所在的预定义类别 分类的输入数据是样本的集合,用元组表示,即:(特征,类别)...

    数据挖掘机器学习分类算法导论

    分类算法,简单来讲就是确定一个未知对象所在的预定义类别
    分类的输入数据是样本的集合,用元组表示,即:(特征,类别)其中特征值可以是离散或者连续,而类别只能是离散,这是区别分类与回归的关键。

    分类算法的任务就是通过学习训练数据集得到一个目标函数f,把每一个特征(x)一一映射到预定义类别y中,目标函数即为分类模型目前的分类算法比较适合二分类。


    一、KNN(K最近邻)算法

    基本思路

    “近朱者赤,近墨者黑”,由你的邻居来推断你所属的类别。

    确定K值

    所谓的K值,就是特定范围内样本的个数,不同的K值,对目标样本的分类结果可能截然相反,在Python中,K值被默认为5。

    交叉验证(cross-vaildation)可以用来确定K值,从K=1开始,逐个计算模型准确率。K一般而言,K值低于训练样本数的平方根。

    确定邻居

    这个过程就是计算训练样本和待分类样本的距离,方法有:

    确定待分类类别
    • 少数服从多数
    • 加权确定(权重为距离平方的倒数)
    算法优缺点

    优点

    1. 简单,无需训练,无需参数估计;
    2. 适合对稀有事件进行分类;
    3. 对多分类问题结果更好,比SVM要好些。

    缺点

    1. 对测试样本分类需全遍历,计算量大;
    2. 当正负样本不平衡时,如一个类的样本量很大,而其他类样本量很小时,待测样本K个邻居中大样本量的类别中的样本占多数,导致分类错误。
    Python版本

    待更

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  • 数据挖掘机器学习

    2018-09-08 16:22:55
    数据挖掘机器学习的区别和联系 周志华 《机器学习数据挖掘数据挖掘受到很多学科... 因此,统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究,变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域。...

    数据挖掘和机器学习的区别和联系

    周志华 《机器学习和数据挖掘》

    数据挖掘受到很多学科领域的影响,其中数据库、机器学习、统计学无疑影响最大。
    对数据挖掘而言,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。

    统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用。
    因此,统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究,变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域。

    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发挥影响,而机器学习和数据库则是数据挖掘的两大支撑技术。

    从数据分析的角度来看,绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域,但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象,因此,数据挖掘要对算法进行改造,使得算法性能和空间占用达到实用的地步。同时,数据挖掘还有自身独特的内容,即关联分析。
    
    而模式识别和机器学习的关系是什么呢,传统的模式识别的方法一般分为两种:统计方法和句法方法。句法分析一般是不可学习的,而统计分析则是发展了不少机器学习的方法。也就是说,机器学习同样是给模式识别提供了数据分析技术。
    

    至于,数据挖掘和模式识别,那么从其概念上来区分吧,数据挖掘重在发现知识,模式识别重在认识事物

    机器学习的目的是建模隐藏的数据结构,然后做识别、预测、分类等。因此,机器学习是方法,模式识别是目的

    总结一下吧。只要跟决策有关系的都能叫 AI(人工智能),所以说 PR(模式识别)、DM(数据挖掘)、IR(信息检索) 属于 AI 的具 体应用应该没有问题。 研究的东西则不太一样, ML(机器学习) 强调自我完善的过程。 Anyway,这些学科都是相通的。

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  • 数据挖掘机器学习

    2019-09-24 05:19:44
    机器学习是指那些具体算法,而数据挖掘则还包括建立和维护数据库,数据清洗,数据可视化以及结果的使用,要综合使用到数据库、人机交互、统计分析和机器学习的技术。 机器学习数据挖掘中的一种重要工具。然则数据...

    机器学习是指那些具体算法,而数据挖掘则还包括建立和维护数据库,数据清洗,数据可视化以及结果的使用,要综合使用到数据库、人机交互、统计分析和机器学习的技术。

    机器学习是数据挖掘中的一种重要工具。然则数据挖掘不仅仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法,还要通过许多非机器学习技术解决数据仓储、大规模数据、数据噪音等等更为实践问题。机器学习的涉及面也很宽,常用在数据挖掘上的方法通常只是“从数据学习”,然则机器学习不仅仅可以用在数据挖掘上,一些机器学习的子领域甚至与数据挖掘关系不大,例如增强学习与自动控制等等。

    数据挖掘是从目的而言的,机器学习是从方法而言的,两个领域有相当大的交集,但不能等同。

    数据挖掘是领域、是方向。机器学习是方法、是途径;通常它更偏重于计算机算法的实现。
    例如:神经网络、遗传算法、支持向量机等都属于机器学习的范畴,但同样可以在数据挖掘中应用的可视化、统计回归等方法一般不算是机器学习。

    数据挖掘受到了很多学科领域的影响,其中数据库、机器学习、统计学无疑影响最大。

    粗糙地说,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。由于统计学界往往醉心于
    理论的优美而忽视实际的效用,因此,统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究,
    变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域。从这个意义上说,统计学主要是通过机器
    学习来对数据挖掘发挥影响,而机器学习和数据库则是数据挖掘的两大支撑技术。
    从数据分析的角度来看,绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域。但能否认为数据挖掘只
    不过就是机器学习的简单应用呢?答案是否定的。一个重要的区别是,传统的机器学习研究并不把
    海量数据作为处理对象,很多技术是为处理中小规模数据设计的,如果直接把这些技术用于海量数
    据,效果可能很差,甚至可能用不起来。因此,数据挖掘界必须对这些技术进行专门的、不简单的
    改造。例如,决策树是一种很好的机器学习技术,不仅有很强的泛化能力,而且学得结果具有一定
    的可理解性,很适合数据挖掘任务的需求。但传统的决策树算法需要把所有的数据都读到内存中,在面对海量数据
    时这显然是无法实现的。为了使决策树能够处理海量数据,数据挖掘界做了很多工作,例如通过引入高效的数据结
    构和数据调度策略等来改造决策树学习过程,而这其实正是在利用数据库界所擅长的数据管理技术。
    实际上,在传统机器学习算法的研究中,在很多问题上如果能找到多项式时间的算法可能就已经很好了
    ,但在面对海量数据时,可能连算法都是难以接受的,这就给算法的设计带来了巨大的挑战。
     

    转载于:https://www.cnblogs.com/haciont/p/5552306.html

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  • 机器学习 数据挖掘

    2016-01-22 16:01:00
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数据挖掘机器学习统计学习