数据挖掘与机器学习的区别

关键区别-数据挖掘vs机器学习

数据挖掘和机器学习是两个相辅相成的领域。由于他们是亲戚，他们很相似，但他们有不同的父母。但是现在，两者都变得越来越像了;和双胞胎差不多。因此，一些人使用机器学习这个词来进行数据挖掘。然而，在阅读本文时，您将理解机器语言不同于数据挖掘。一个关键的区别在于，数据挖掘是用来从可用的数据中获取规则，而机器学习是用来教计算机学习和理解给定的规则．

什么是数据挖掘?

数据挖掘是从数据中提取隐含的、以前未知的、可能有用的信息的过程．虽然数据挖掘听起来很新鲜，但这项技术并非如此。数据挖掘是计算揭示大数据集中模式的主要方法。它还涉及到机器学习交叉领域的方法，人工智能，统计和数据库系统。数据挖掘领域包括数据库和数据管理、数据预处理、推断考虑因素、复杂性考虑因素、发现结构的后处理和在线更新。数据挖掘、数据钓鱼、数据窥探是数据挖掘中更常用的术语。

今天，公司使用强大的计算机来检查大量的数据，并分析市场研究报告多年。数据挖掘帮助这些公司识别内部因素(如价格、员工技能)和外部因素(如竞争、经济条件和客户人口统计数据)之间的关系。

什么是机器学习?

机器学习是计算机科学的一部分，与数据挖掘非常相似。机器学习也被用来通过系统的搜索寻找模式，探索其建设和研究算法．机器学习是一种人工智能，它为计算机提供不需要明确编程的学习能力。机器学习主要是针对计算机程序的开发，可以根据新的情况自学成长和改变，它真的很接近计算统计。它还与数学优化密切相关。机器学习最常见的应用包括垃圾邮件过滤、光学字符识别和搜索引擎。

机器学习有时与数据挖掘相冲突，因为两者就像骰子上的两个面。机器学习任务通常分为三大类，例如监督学习、非监督学习和强化学习．

有什么区别?数据挖掘和机器学习?

它们是如何工作的

数据挖掘:数据挖掘是一个从明显的非结构化数据开始寻找有趣模式的过程。

机器学习:机器学习使用了很多算法。

数据

数据挖掘:数据挖掘用于从任何数据仓库提取数据。

机器学习:机器学习就是读懂与机器有关的系统软件。

应用程序

数据挖掘:数据挖掘主要利用来自特定领域的数据。

机器学习:机器学习技术是相当通用的，可以应用于各种设置。

焦点

数据挖掘:数据挖掘社区主要关注算法和应用。

机器学习:机器学习社区在理论方面付出更多。

方法

数据挖掘:数据挖掘用于从数据中获取规则。

机器学习:机器学习教计算机学习和理解给定的规则。

研究

数据挖掘:数据挖掘是一个使用机器学习等方法的研究领域。

机器学习:机器学习是一种用于让计算机完成智能任务的方法论。

简介:

数据挖掘与机器学习

虽然机器学习与数据挖掘完全不同，但它们通常是相似的。数据挖掘是一个从大数据中提取隐藏模式的过程，机器学习也是一个可以用于此的工具。人工智能的建立使机器学习领域进一步发展。数据挖掘者通常对机器学习有浓厚的兴趣。数据挖掘和机器学习在人工智能和研究领域的发展上是平等合作的。

图片来源:

1.“CRISP-DM过程图”Kenneth Jensen -自己的作品。［3.0 CC冲锋队)通过维基共享

2.贝米吉州立大学的“自动在线助理”[公共领域]通过维基共享