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数据挖掘与机器学习的区别

[日期:2015-03-06] 来源:CSDN博客  作者:Diehard_Yin [字体: ]

数据挖掘

  数据挖掘和机器学习的区别和联系,周志华有一篇很好的论述《机器学习和数据挖掘》可以帮助大家理解。

  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。简言之,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。

  由于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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