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2023-03-30
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机器学习与数据挖掘
本文主要介绍机器学习的几种常见模型和几种常见的分类, 并介绍分析数据
挖掘的体系结构和二者的常见应用, 最后总结二者相结合的实际应用及未来发展
的趋势。
标签:数据挖掘;机器学习;大数据
1 引言
近些年来, 随着互联网行业飞速发展, 无论是日常生活中还是其他领域每天
都会产生非常庞大的信息量, 这些信息隐含着巨大的价值, 对各个领域都有着很
显著的帮助。 当下对数据库信息的处理只是传统的存取操作, 通过简单的存取操
作获得的信息只是数据库信息所包含的很少的一部分。 在大数据时代, 传统的数
据分析方法, 在时间以及空间意义上都是很难行得通的。数据挖掘通过数据统计,
对数据的在线处理分析, 机器学习等方法搜索大数据中有用信息, 所以, 数据挖
掘技术是大数据时代处理分析数据的有效方法。
[1]机器学习作为人工智能的一个分支。在大数据时代飞速发展,机器学习
领域主要的研究对象是如何在经验学习中改善具体算法的性能, 十分契合数据挖
掘对数据处理的需要。
2 机器学习
机器学习主要工作是设计和分析一些让计算机可以对现有数据自动 “学习”
的算法。 机器学习算法从数据中自动分析获得规律, 并利用规律对未知数据进行
预测。 因为学习算法中涉及了大量的统计学理论, 机器学习与推断统计学联系尤
为密切, 也被称为统计学习理论。 算法设计方面, 机器学习理论关注可以实现的,
行之有效的学习算法。 很多推论问题属于无程序可循难度, 所以部分的机器学习
研究是开发容易处理的近似算法。
2.1 机器学习的基本模型
美国卡内基-梅隆大学 H.A.Simon 教授提出了一个机器学习决策过程模型。
该模型指出, 以决策者为主体的管理决策过程包括三个阶段: 情报: 对数据进行
收集处理,研究决策环境,并确定影响决策的因素;设计:发现,开发并分析各
种可行方案,选择:确定最优方案并实施。
2.2 机器学习的分类
[2]基于解释的学习:在学习过程中使用给定的数据构建一个模型,新的数
据通过判断是否符合该模型判断是否符合规范来进行相关的学习;
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Cheng-Dashi
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