1885字看懂机器学习、数据挖掘、数据分析和统计分析之间的联系与区别.docx
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2022-12-17
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1885字看懂机器学习、数据挖掘、数据分析和统计分析之
间的联系与区别导读：与建模密切相关的领域包括统计分析、
数据挖掘、机器学习和数据分析，它们对 应了不同类型的
工作岗位，例如风险建模分析师、数据挖掘工程师、数据分
析师、数据 运营专员、数据工程师等。本文将重点介绍这
几个领域的定义、特征以及相互之间的联 系和区别。
01机器学习机器学习是一门人工智能科学，研究如何在经验学习中改善具体算法的性能。
机
器学习的核心是通过算法来学习和提取数据中的隐含规律，随着数据丰富程度和学习次数
的增加，学习的目标函数的效果会持续提升。机器学习算法体系包括监
督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习等，详见图1。
主成分分析（PCA ） 因子分析（FA）变
量聚类（VC ） 多维度分析（MDS ）
最近邻（NN ）
K近邻（KNN ） 朴素贝
叶斯 线性判别分析
（LDA ）
逻辑回归 决策
树 人工神经网
络
层次聚类
k均值聚类其法（k-means ）
DBSCAN算法
BIRCH算法
由度聚类 EM
聚类
SOM聚类
Apriori 算法 非序列模式」FP-
growih算法 ©
关联分析OGSP算法
序列模式」SPADE算法 e
异常检测8
基于密度
线性回归与广义线性回归 决策
树（CART算法、ID算法）
人工神经网络
聚类分析©
图1机器学习算法体系
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