数据挖掘就是从大量数据中寻找隐含模式或规律的技术模式识别与机器学习，其有效性及可行性有哲学上的质量互变规律及当前的数据库管理技术来保证。从哲学意义上讲，数据挖掘的主要任务就在于，预测量变发展的趋势或在量变的积累导致质变的发生之前提前预知，或者解释描述当前量变发生发展的状态及规律。数据挖掘认知？发掘出数据中隐藏的模式、趋势、比较稳定的关系或规则的过程？通过自动或半自动的方式对海量数据进行处理？将发掘出的东西以易于理解的方式呈现，从而提供有价值的决策支持？它广泛涉及统计学、数据库技术、人工智能（机器学习）以及业务/行业知识等？其核心往往体现为一些对数据及相关规则进行处理的算法数据挖掘若干任务？对数据的探索式分析：基于数据可视化及交互性进行数据集理解的开放性探索，没有明确的目的？描述性模型建构：对数据集或其产生过程进行描述，形成模型，比如概率分布、分段分析、聚类分析等？预测性模型建构：基于已有数据集学习建立模型以预测未来的状态，比如分类、回归分析等？发现模式或规则：按照不断变换的条件、约束或关系，从数据集中发掘或提炼有意义的模式或规则？基于内容的检索：基于某种相似度或匹配度，在数据集中检索某类感兴趣的模式数据挖掘的一般过程？数据准备：数据的筛选、清洗、转换、整合？数据挖掘：核心步骤，对准备好的数据运行算法进行学习、发现或构造？模式/模型评估：对所发现的模式或所构造的模型进行验证评估并反馈继续优化？知识表示：将挖掘出来的模式或构造的模型以易于理解的方式呈现给用户数据挖掘常用算法这里从略。我们能为您做什么？？我们能为您分析并选择问题，建立相应的数据挖掘应用；？我们有丰富的算法库作为支撑，同时也能定制编写更高效更具针对性的数据处理算法？我们拥有交互性极强的、基于svg的数据可视化技术，其图形能基于内容被搜索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《机器学习与数据挖掘》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|||好问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。|||不错，数据挖掘其实就是模式识别的一种方法

人工智能，机器学习和深度学习的区别是什么

这三个概念比较抽象，现在来用通俗的方式解释一下。

通过一个经典的例子来解释人工智能、机器学习和深度学习之间的区别：比较苹果和橙子。

1、人工智能

从广义上讲，人工智能描述一种机器与周围世界交互的各种方式。通过先进的、像人类一样的智能――软件和硬件结合的结果――一台人工智能机器或设备就可以模仿人类的行为或像人一样执行任务。

2、机器学习

机器学习是人工智能的一种途径或子集，它强调“学习”而不是计算机程序。一台机器使用复杂的算法来分析大量的数据，识别数据中的模式，并做出一个预测――不需要人在机器的软件中编写特定的指令。在错误地将奶油泡芙当成橙子之后，系统的模式识别会随着时间的推移而不断改进，因为它会像人一样从错误中吸取教训并纠正自己。

通过机器学习，一个系统可以从自身的错误中学习来提高它的模式识别能力。

3、深度学习

深度学习是机器学习的一个子集，推动计算机智能取得长足进步。它用大量的数据和计算能力来模拟深度神经网络。从本质上说，这些网络模仿人类大脑的连通性，对数据集进行分类，并发现它们之间的相关性。如果有新学习的知识(无需人工干预)，机器就可以将其见解应用于其他数据集。机器处理的数据越多，它的预测就越准确。

例如，一台深度学习的设备可以检查大数据――比如通过水果的颜色、形状、大小、成熟时间和产地――来准确判断一个苹果是不是青苹果，一个橙子是不是血橙。

　　实际上，下10,000家初创公司的商业计划很容易预测：以X并添加AI。通过添加在线智能来查找可以做得更好的东西 - 凯文・凯利（ Kevin Kelly），不可避免：了解将塑造我们未来的12种技术力量 在过去的几年中，人工智能仍然是最热门的话题之一。最好的头脑参加AI研究，最大的公司为发展该领域的能力分配天文数字，而AI初创公司每年收集数十亿美元的投资。 如果您从事业务流程改进或为您的业务寻找新的想法，那么您很可能会遇到AI。为了有效地使用它，您需要了解其组成部分。 人工智能 让我们找出人工智能到底是什么。FrançoisChollet在他的《用Python进行深度学习》一书中作了简短的描述：“努力使通常由人类执行的智力任务自动化。因此，人工智能是一个涵盖机器学习和深度学习的通用领域，但还包括许多不涉及任何学习的方法”。 例如，今天的聊天机器人ELIZA的前身是在麻省理工学院人工智能实验室创建的。该程序可以与人保持长时间的对话，但是在对话过程中无法学习新单词或纠正其行为。ELIZA的行为将使用特殊的编程语言明确指定。 现代意义上的人工智能历史始于1950年代，当时艾伦・图灵（Alan Turing）和达特茅斯（Dartmouth）工作坊的作品汇聚了该领域的第一批爱好者，并在其中阐述了人工智能科学的基本原理。此外，为了成为当今世界科学的关键领域之一，该行业经历了利益激增和随后的衰退（所谓的“人工智能冬天”）的几个周期。 值得一提的是强人工智能和弱人工智能的假设。强大的AI可以独立思考并意识到自己。弱小的AI被剥夺了这种能力，仅执行一定范围的任务（下棋，识别图像中的猫咪或画画，价格为432,500美元）。现有的所有AI都很薄弱，不用担心。 如今，很难想象没有使用AI的任何类型的活动。无论您是开车，自拍照，在网上商店自己买运动鞋还是计划假期，几乎每个地方都有小型，薄弱但已经非常有用的人工智能为您提供帮助。 机器学习 学习的能力是智力的关键特征之一（人为而非真正的人为）。对于AI来说，一系列机器学习模型对此功能负责。它们的本质很简单：与经典算法不同，经典算法是一组清晰的指令，这些指令将输入的数据转换为结果，基于数据示例和相应结果的机器学习可发现数据中的模式，并产生将任意数据转换为所需结果的算法。 机器学习主要分为三类： 监督学习 -根据数据示例对系统进行训练，每个示例均具有先前已知的结果。机器学习有两个最受欢迎的任务：回归和分类任务。回归是对连续结果的预测，例如房屋价格或制造业排放水平。分类-类别（类）预测，例如，电子邮件是否是垃圾邮件，书是侦探小说还是百科全书。 无监督学习 -系统在数据中查找内部关系和模式。在这种情况下，每个示例的结果都是未知的。 强化学习 是一种方法，在该方法中，系统将针对正确的行为给予奖励，而对错误的行为予以惩处。结果，系统学会开发一种算法，在该算法中，它获得最高的报酬和最低的惩罚。 理想的机器学习模型可以分析任何数据，找到所有模式并创建算法以实现任何期望的结果。但是，尚未创建此理想模型。您可以在Pedro Domingos的 “主算法”中了解其创建路径。 当今的机器学习模型专门处理某些任务，它们各有优缺点。这些模型包括以下几种： 线性回归 是从统计数据推导的经典模型。顾名思义，它是为回归任务而设计的，即对连续值的预测。例如，根据天气情况，将出售多少柠檬水。 Logistic回归 用于分类任务。它预测给定样本属于特定类别的可能性。 决策树 是经常用于分类任务的方法。在此方法中，给定对象的类定义为一系列问题，每个问题通常涉及答案是或否。 K最近邻居 是一种简单快速的方法，通常用于分类。在这种方法中，数据点类别由与数据点示例最相似的k（k可以是任何数字）确定。 朴素贝叶斯 （Naive Bayes）是一种流行的分类方法，它利用概率论和贝叶斯定理来确定在给定条件下某个事件（电子邮件为垃圾邮件）的可能性（在电子邮件中发现“免费贷款”一词20次） 。 SVM 是一种受监督的机器学习算法，通常用于分类任务。即使每个对象具有许多相互关联的功能，它也可以有效地分离不同类的对象。 集合 组合了许多机器学习模型，并基于投票或平均每个模型的响应来确定对象的类别。 神经网络 基于人脑的原理。神经网络由许多神经元及其之间的连接组成。神经元可以表示为具有多个输入和一个输出的函数。每个神经元从输入中获取参数（每个输入可能具有不同的权重，这决定了其重要性），对它们执行特定的功能，并将结果提供给输出。一个神经元的输出可以是另一神经元的输入。因此，形成了多层神经网络，这是深度学习的主题。我们将更详细地讨论这一点。 神经元结构图： 具有两个隐藏层的人工神经网络： 通过研究给定的示例，神经网络会调整神经元之间的权重，以便为对获得所需结果影响最大的神经元赋予最大的权重。例如，如果一种动物是条纹的，蓬松的和猫叫的，那么它可能是一只猫。同时，我们将最大权重分配给喵参数。因此，如果该动物不是条纹且不是蓬松的而是猫叫的-它仍然可能是猫。 深度学习 深度学习涉及深度神经网络。关于深度的意见可能会 有所不同。一些专家认为，如果网络具有多个隐藏层，则可以将其视为深度网络；而另一些专家则只有在网络具有多个隐藏层的情况下，才能将其视为深度网络。 现在有几种类型的神经网络正在积极使用。其中最受欢迎的是以下几种： 长短期记忆（LSTM） -用于文本分类和生成，语音识别，音乐作品生成和时间序列预测。 卷积神经网络（CNN） -用于图像识别，视频分析和自然语言处理任务。 结论 那么AI，机器学习和深度学习之间有什么区别？我们希望阅读本文后，您已经知道该问题的答案。人工智能是智能任务（例如阅读，玩Go游戏，图像识别和创建自动驾驶汽车）自动化的一般领域。机器学习是一组人工智能方法，它们负责AI的学习能力。深度学习是研究多层神经网络的机器学习方法的子类…… 原文出自[人工智能学习网] 转载请保留原文链接： :///29023.htm