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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 人工智能 » 机器学习、模式识别、数据挖掘的关系
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l16749676

金虫 (小有名气)
★
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个人认为应该是应用领域上的不同。
机器学习、数据挖掘都属于人工智能，本质相同。
数据挖掘偏重于实际应用。机器学习偏重于理论方法研究。
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21楼2012-03-15 11:10:25
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koyage

木虫 (正式写手)
★
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同意楼上，数据挖掘、机器学习都是由于人工智能的发展而产生的分支。数据挖掘更专注于市场应用，经常与大数据量数据仓库结合。机器学习相比较属于小样本分析问题。数据挖掘“数据”是核心，机器学习“学习”是核心。
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22楼2012-03-26 11:00:00
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tingsoft

新虫 (初入文坛)
★
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数据挖掘不属于人工智能吧，很多网站都有数据挖掘工程师，挖掘用户使用习惯的
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The_juice_is_worth_the_squeeze
23楼2012-03-27 01:18:07
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ly6058

金虫 (小有名气)
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数据挖掘、机器学习与模式识别，都已经独立成学科，但它们之间的区别和联系是什么？在看相关领域的书籍和论文时，会发现其研究内容和方法会有不少重叠的地方。
数据挖掘和机器学习的区别和联系，周志华有一篇很好的论述《机器学习与数据挖掘》可以帮助大家理解。数据挖掘受到很多学科领域的影响，其中数据库、机器学习、统计学无疑影响最大。简言之，对数据挖掘而言，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，统计学主要是通过机器学习来对数据挖掘发挥影响，而机器学习和数据库则是数据挖掘的两大支撑技术。从数据分析的角度来看，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象，因此，数据挖掘要对算法进行改造，使得算法性能和空间占用达到实用的地步。同时，数据挖掘还有自身独特的内容，即关联分析。

而模式识别和机器学习的关系是什么呢，传统的模式识别的方法一般分为两种：统计方法和句法方法。句法分析一般是不可学习的，而统计分析则是发展了不少机器学习的方法。也就是说，机器学习同样是给模式识别提供了数据分析技术。

至于，数据挖掘和模式识别，那么从其概念上来区分吧，数据挖掘重在发现知识，模式识别重在认识事物。
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24楼2012-03-29 18:23:30
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hahahha

铁虫 (初入文坛)
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感觉数据挖掘和人工智能学的东西都差不多！！！！
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25楼2012-05-09 17:00:54
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yangjinyong

新虫 (初入文坛)
感同身受
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26楼2012-05-12 00:40:51
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中国混子

木虫 (小有名气)
★
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上面很多同仁说的都不错。真不错。
一般不怎么严格区分它们，因为感觉他们的最终的理论基础都一致，殊途同归呀。
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27楼2012-05-20 12:43:21
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bmsleft

新虫 (初入文坛)
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与应用结合的比较好的还是数据挖掘，个人感觉
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28楼2012-11-14 12:59:17
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uestclzl

禁虫 (小有名气)
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本帖内容被屏蔽
29楼2012-11-17 21:08:49
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看看兽

新虫 (小有名气)
★
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模式识别是一类分类问题，当然现在利用智能算法进行模式识别已经成为主流；
智能算法是模拟生物现象的算法，机器学习只是其中一类算法；
数据挖掘概念较为宽泛，楼主这里说的应该是数据挖掘算法，智能算法是数据挖掘算法中一个重要的方面，是其中一类。
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一个人的科研在于他的品性
30楼2014-03-14 16:27:25
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