数据挖掘与机器学习(一).pdf
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2023-06-13
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数据挖掘与机器学习（一）
Part I 数据挖掘与机器学习数据挖掘与机器学习
一、数据挖掘、机器学习、深度学习的区别一、数据挖掘、机器学习、深度学习的区别
1、数据挖掘、数据挖掘
数据挖掘也就是data mining，是一个很宽泛的概念，也是一个新兴学科，旨在如何从海量数
据中挖掘出有用的信息来。
数据挖掘这个工作BI（商业智能）可以做，统计分析可以做，大数据技术可以做，市场运营
也可以做，或者用excel分析数据，发现了一些有用的信息，然后这些信息可以指导你的
business，这也属于数据挖掘。目前最常见的方式是结合机器学习的算法模型来实现数据挖
掘。
2、机器学习、机器学习
machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映
射），来做分类、聚类或者回归的工作。之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多
数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如广告的ctr预估，PB级别的点
击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型，从而提高互联网广告的点击率和
回报率；个性化推荐，还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买，浏览和收藏日
志，得到一个推荐模型，来预测你喜欢的商品。
3、深度学习、深度学习
deep learning，机器学习里面现在比较火的一个topic，本身是神经网络算法的衍生，在图像，
语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量
的人力做相关的研究和开发。
总结总结：数据挖掘是个很宽泛的概念，数据挖掘常用方法大多来自于机器学习这门学科，深度
学习也是来源于机器学习的算法模型，本质上是原来的神经网络。
二、数据挖掘体系二、数据挖掘体系
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