1. dm更應用化，ml更偏研究與演算法（所以公司一般有資料探勘工程師，機器學習研究員）
2. ml的問題經常是明確定義的，包括資料集及目標（且資料集是固定的）；dm通常只定義目標，甚至連目標也沒有（給你一堆資料，給我找出有價值、有意思的東西出來）；在定義了目標的情況下，dm可以使用非固定的資料來源
3. ml只是dm使用的方法的一種，dm還可以使用其他的方法（比如統計，比如直接看資料）
4. 作為一門交叉學科，ml是dm的一門重要基礎，但是dm還有其他的基礎學科，最重要的是統計與資料庫
5. dm的重點是資料。所以做dm的人可能花80%的時間在用各種方式倒騰資料上，而只花會20%的時間在演算法上；而對ml可能相反，80%的時間都在讀*****,試驗演算法上，20%的時間用在處理資料上。
ML 線性分類器和非線性分類器的區別
q 什麼是分類器？a 就是用來把輸入的資料進行分類的模型 本質上是函式 圖1，黑色的曲線就是非線性分類器。以曲線的形式分類了紅點和藍點。圖2，黑色的直線就是線性分類器。以直線的形式分類紅點和藍點。一 線性分類器 以上圖的二分類 紅點和藍點 為例 線性分類器就是用乙個 超平面 將兩個樣本隔離開，如 常...
關於GM和DM的解釋
from machine learning a probabilistic perspective 1.生成模型 gm 本質上是估計p x,y 這個聯合概率 或者說，先通過p y c 選擇第c類，然後用第c類的類條件概率p x y c 來生成資料。可以通過這種方式抽樣出1000個資料點，也就是根據p...
DM執行緒的管理
dm 伺服器使用 對稱伺服器構架 的單程序 多執行緒結構。對稱伺服器構架在有效地利用了系統資源的同時又提供了較高的可伸縮性能，伺服器在執行時由各種記憶體資料結構和一系列的執行緒組成，執行緒分為多種型別，不同型別的執行緒完成不同的任務。執行緒通過一定的同步機制對資料結構進行併發訪問和處理，以完成客戶提...