这三个领域或学科交叉和重叠部分很多，数据挖掘，机器学习和统计学习的概念一直有或多或少的混淆，希望同样有我这样的困惑的朋友读完下面的文字能够清晰一些。 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。由于统计学界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 ...
2016-04-16 19:01 0 6806 推荐指数：
数据挖掘 Data mining：数据挖掘是从海量数据中发掘只是，这就比然涉及对海量数据的管理和分析。大体来说，数据库领域的研究为数据挖掘提供数据管理技术，而机器学习和统计学的研究为数据挖掘提供数据分析技术。 机器学习 Machine Learning：提供数据分析的能力，机器学习是大数据 ...
数据挖掘，机器学习，和人工智能的区别 一、总结 一句话总结： 数据挖掘，机器学习，和人工智能 这三者的区别主要是【目的不同】，其【手段(算法，模型)有很大的重叠】，所以容易混淆。 【数据挖掘 (data mining)】：【模式提取，大数据】： 有目的地从现有大数据中提取数据的模式 ...
今天看到这篇文章里面提到如何选择模型，觉得非常好，单独写在这里。 更多的机器学习实战可以看这篇文章：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159187.html 另外关于机器学习与数据挖掘的区别， 参考这篇文章：https ...
谈谈数据挖掘和机器学习 又是好长时间没有写博客了，最近周末事情太多，明天劳动节终于可以让我们劳动人民休息一天了。首先声明的是本人并非数据挖掘和机器学习的高手，只是作为业余兴趣刚刚开始研究，据我所知好多朋友也和我一样对这方面的东西感兴趣，个人认为机器人技术是未来发展的方向。虽然我的专业是软件开发 ...
一、数据挖掘任务 数据挖掘常见的六大任务： 1.分类问题 2.聚类问题 3.回归问题 4.关联问题 5.序列问题 6.异常检测 二、数据挖掘流程 CRISP-DM：跨行业数据挖掘标准流程 ...
李航的《统计学习方法》 这本书开篇第一章写得特别好，各个模型的算法推导也比较全，基本涵盖了比较经典的判别模型和生成模型。 《机器学习实战》 这本书代码和应用特别多，了解python用法和机器学习算法的代码实现非常方便。 项亮的《推荐系统实践》 这本书个人感觉偏理论一点，伪代码 ...
提到数据挖掘时，我们往往着重于建模时的算法而忽视其他步骤，而在real world的数据挖掘项目中，其他步骤则是决定项目成败的关键。《guide to intelligent data analysis》这本书是knime官网推荐的书籍（http://tech.knime.org ...
原文：http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/47840255 常见的机器学习&数据挖掘知识点 转载请说明出处 Basis(基础)： SSE(Sum of Squared Error, 平方误差 ...
