資料探勘和機器學習的區別和聯絡，周志華有一篇很好的論述《機器學習與資料探勘》可以幫助大家理解。資料探勘受到很多學科領域的影響，其中資料庫、機器學習、統計學無疑影響最大。簡言之，對資料探勘而言，資料庫提供資料管理技術，機器學習和統計學提供資料分析技術。由於統計學往往醉心於理論的優美而忽視實際的效用，因此，統計學界提供的很多技術通常都要在機器學習界進一步研究，變成有效的機器學習演算法之後才能再進入資料探勘領域。從這個意義上說，統計學主要是通過機器學習來對資料探勘發揮影響，而機器學習和資料庫則是資料探勘的兩大支撐技術。從資料分析的角度來看，絕大多數資料探勘技術都來自機器學習領域，但機器學習研究往往並不把海量資料作為處理物件，因此，資料探勘要對演算法進行改造，使得演算法效能和空間占用達到實用的地步。同時，資料探勘還有自身獨特的內容，即關聯分析。
而模式識別和機器學習的關係是什麼呢，傳統的模式識別的方法一般分為兩種：統計方法和句法方法。句法分析一般是不可學習的，而統計分析則是發展了不少機器學習的方法。也就是說，機器學習同樣是給模式識別提供了資料分析技術。
至於，資料探勘和模式識別，那麼從其概念上來區分吧，資料探勘重在發現知識，模式識別重在認識事物。 機器學習的目的是建模隱藏的資料結構，然後做識別、**、分類等。 因此，機器學習是方法，模式識別是目的。
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機器學習和資料探勘的聯絡與區別
從資料分析的角度來看，資料探勘與機器學習有很多相似之處，但不同之處也十分明顯，例如，資料探勘並沒有機器學習探索人的學習機制這一科學發現任務，資料探勘中的資料分析是針對海量資料進行的，等等。從某種意義上說，機器學習的科學成分更重一些，而資料探勘的技術成分更重一些。本文選自 大資料架構詳解 從資料獲取到...
深度學習 資料探勘 機器學習的區別聯絡
這兩個都是非常熱門的詞彙，包括資料探勘這個概念，很多人甚至將其看成是一種等價的關係，在很多報道中，會混雜使用。事實上，這其之間既有一定的聯絡，但也有明顯的區別。可以簡單理解為 機器學習是人工智慧領域中的乙個重要分支 深度學習是實現機器學習的一種重要方法 而深度學習通常都是基於多層神經網路的。機器學習...
大資料 資料探勘 機器學習三者的區別和聯絡
大資料就是許多資料的聚合 大資料的特徵 1 資料量大 2 結構複雜 3 資料更新速度快 機器學習方法在大型資料庫中的應用稱為資料探勘 data mining 資料探勘就是把大資料的價值發掘出來，比如根據過去30年的氣象資料，通過資料探勘，幾乎可以 明天的天氣是怎麼樣的，有較大概率是正確的 零售業分析...