數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和模式識別關系與區(qū)別.doc

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1、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和模式識別關系與區(qū)別這學期分別學習了《數(shù)據(jù)挖掘》《機器學習》和《模式識別》三門課程，為了搞明白這三者的關系，就google了下，一下為一些從網(wǎng)上獲得的資料。-----------------------------?????數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的區(qū)別和聯(lián)系，周志華有一篇很好的論述《機器學習與數(shù)據(jù)挖掘》可以幫助大家理解。數(shù)據(jù)挖掘受到很多學科領域的影響，其中數(shù)據(jù)庫、機器學習、統(tǒng)計學無疑影響最大。簡言之，對數(shù)據(jù)挖掘而言，數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)管理技術，機器學習和統(tǒng)計學提供數(shù)據(jù)分析技術。由于統(tǒng)計學往往醉心于理論的優(yōu)美而忽視實際的效用，因此，統(tǒng)計學界提供的很多技術通常都要

2、在機器學習界進一步研究，變成有效的機器學習算法之后才能再進入數(shù)據(jù)挖掘領域。從這個意義上說，統(tǒng)計學主要是通過機器學習來對數(shù)據(jù)挖掘發(fā)揮影響，而機器學習和數(shù)據(jù)庫則是數(shù)據(jù)挖掘的兩大支撐技術。從數(shù)據(jù)分析的角度來看，絕大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術都來自機器學習領域，但機器學習研究往往并不把海量數(shù)據(jù)作為處理對象，因此，數(shù)據(jù)挖掘要對算法進行改造，使得算法性能和空間占用達到實用的地步。同時，數(shù)據(jù)挖掘還有自身獨特的內(nèi)容，即關聯(lián)分析。而模式識別和機器學習的關系是什么呢，傳統(tǒng)的模式識別的方法一般分為兩種：統(tǒng)計方法和句法方法。句法分析一般是不可學習的，而統(tǒng)計分析則是發(fā)展了不少機器學習的方法。也就是說，機器

3、學習同樣是給模式識別提供了數(shù)據(jù)分析技術。至于，數(shù)據(jù)挖掘和模式識別，那么從其概念上來區(qū)分吧，數(shù)據(jù)挖掘重在發(fā)現(xiàn)知識，模式識別重在認識事物。？？？？？？？？？？？機器學習的目的是建模隱藏的數(shù)據(jù)結構，然后做識別、預測、分類等。因此，機器學習是方法，模式識別是目的分類:?人工智能