1樓：匿名使用者
機器學習(machine learning, ml)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。 資料探勘（英語：
data mining），又譯為資料探勘、資料採礦。它是資料庫知識發現（英語：knowledge-discovery in databases，簡稱：
kdd)中的一個步驟。資料探勘一般是指從大量的資料中通過演算法搜尋隱藏於其中資訊的過程。資料探勘通常與電腦科學有關，並通過統計、**分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
人工智慧（artificial intelligence），英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是電腦科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。
統計模型（statistical model）有些過程無法用理論分析方法匯出其模型，但可通過試驗或直接由工業過程測定資料，經過數理統計法求得各變數之間的函式關係，稱為統計模型。常用的數理統計分析有有最大事後概率估演算法，最大似然率辨識法最大事後概率估演算法，最大似然率辨識法等。
資料探勘和機器學習區別是什麼？
2樓：cda資料分析師
資料探勘傾向於根據已有資料訓練出的模型推測未來的資料，指的是知識獲取的過程，機器學習就更強調方法，決策樹、神經網路、貝葉斯分類等。一般來說資料探勘範圍更大，是包含機器學習的。
資料探勘跟很多學科領域聯絡緊密，其中資料庫、機器學習、統計學影響是最大。簡單地說，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。由於統計學界沉醉於於理論的優美而忽略實際的效用，因此，統計學界提供的很多技術往往都要在機器學習界進一步研究，變成有效果的機器學習演算法之後才可以進入資料探勘領域。
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產生影響，而機器學習和資料庫則是資料探勘的兩大支撐技術。
關於資料探勘工程師的課程，推薦cda資料分析師的相關課程，課程內容兼顧培養解決資料探勘流程問題的橫向能力以及解決資料探勘演算法問題的縱向能力。要求學生具備從資料治理根源出發的思維，通過數字化工作方法來探查業務問題，通過近因分析、巨集觀根因分析等手段，再選擇業務流程優化工具還是演算法工具，而非「遇到問題調演算法包」點選預約免費試聽課。
3樓：江哥伴你學
資料探勘與機器學習的區別。
4樓：尊威天下網路
資料是指資料的量，過去數十年資料收集儲存的能力大幅提升，人類社會積累的資料量幾何級數上升，這是指目前的現狀。資料探勘是從海量資料中獲取規則和知識，統計學和機器學習為資料探勘提供了資料分析的技術手段。
5樓：燈光照亮暖
有一定的事實證明，python語言更適合初學者，python語言並不會讓初學者感到晦澀，它突破了傳統程式語言入門困難的語法屏障，初學者在學習python的同時，還能夠鍛鍊自己的邏輯思維，同時python也是入門人工智慧的首選語言。
學習程式設計並非那麼容易，有的人可能看完了python語法覺得特別簡單，但再往後看就懵了，因為到後期發現並不能學以致用，理論結合專案才是學好一門程式語言的關鍵。可以選擇報班入門，根據自己的實際需要實地瞭解，可以先在試聽之後，再選擇適合自己的。
誰能通俗簡單的說下「人工智慧」、「機器學習」、「資料探勘」、「模式識別」這幾個領域的聯絡和區別？
6樓：匿名使用者
我的理解是這樣的：
1.人工智慧：給機器賦予人類的智慧，讓機器能夠像人類那樣獨立思考。
當然，目前的人工智慧沒有發展到很高階的程度，這種智慧與人類的大腦相比還是處於非常幼稚的階段，但目前我們可以讓計算機掌握一定的知識，更加智慧化的幫助我們實現簡單或複雜的活動。
2.機器學習。通俗的說就是讓機器自己去學習，然後通過學習到的知識來指導進一步的判斷。
舉個最簡單的例子，我們訓練小狗狗接飛碟時，當小狗狗接到並送到主人手中時，主人會給一定的獎勵，否則會有懲罰。於是狗狗就漸漸學會了接飛碟。同樣的道理，我們用一堆的樣本資料來讓計算機進行運算，樣本資料可以是有類標籤的，並設計懲罰函式，通過不斷的迭代，機器就學會了怎樣進行分類，使得懲罰最小。
然後用學習到的分類規則進行**等活動。
3.資料探勘。資料探勘是一門交叉性很強的學科，可以用到機器學習演算法以及傳統統計的方法，最終的目的是要從資料中挖掘到為我所用的知識，從而指導人們的活動。
所以我認為資料探勘的重點在於應用，用何種演算法並不是很重要，關鍵是能夠滿足實際應用背景。而機器學習則偏重於演算法本身的設計。
4.模式識別。我覺得模式識別偏重於對訊號、影象、語音、文字、指紋等非直觀資料方面的處理，如語音識別，人臉識別等，通過提取出相關的特徵，利用這些特徵來進行搜尋我們想要找的目標。
比較喜歡這方面的東西，一點膚淺的認識，很高興與你交流。
資料探勘與機器學習的區別
7樓：環球青藤
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《機器學習和資料探勘》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佔用達到實用的地步。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。
總結一下吧。只要跟決策有關係的都能叫 ai(人工智慧)，所以說 pr(模式識別)、dm(資料探勘)、ir(資訊檢索) 屬於 ai 的具 體應用應該沒有問題。 研究的東西則不太一樣， ml(機器學習) 強調自我完善的過程。
機器學習和統計模型存在的差異是什麼？
8樓：環球青藤
機器學習和統計模型是人工智慧的兩個重要分支，而這兩個分支有著十分明顯的區別。機器學習和統計模型的差異具體體現在所屬的學派、產生時間、基於的假設、處理資料的型別、操作和物件的術語、使用的技術、**效果和人力投入等等。而這些方面都能從某種程度上區分機器學習和統計模型，在這篇文章中我們就給大家介紹一下機器學習和統計模型的具體區別。
1.學派。機器學習就是電腦科學和人工智慧的一個分支，通過資料學習構建分析系統，不依賴明確的構建規則。而統計模型就是數學的分支用以發現變數之間相關關係從而**輸出。
2.誕生年代。
機器學習和統計模型的誕生年代是不同的，統計模型的歷史已經有幾個世紀之久。但是機器學習卻是最近才發展起來的。二十世紀90年代，穩定的數字化和廉價的計算使得資料科學家停止建立完整的模型而使用計算機進行模型建立。
這催生了機器學習的發展。隨著資料規模和複雜程度的不斷提升，機器學習不斷展現出巨大的發展潛力。
3.假設程度。
在假設程度中，機器學習和統計分析也存在差異，統計模型基於一系列的假設。例如線性迴歸模型假設，具體就是自變數和因變數線性相關、同方差、波動均值為0、觀測樣本相互獨立、波動服從正態分佈。而logistics迴歸同樣擁有很多的假設。
即使是非線性迴歸也要遵守一個連續的分割邊界的假設。然而機器學習卻從這些假設中脫身出來。機器學習最大的好處在於沒有連續性分割邊界的限制。
同樣我們也並不需要假設自變數或因變數的分佈。
4.資料區別。
機器學習應用廣泛。機器學習工具可學習數以億計的觀測樣本，**和學習同步進行。一些演算法如隨機森林和梯度助推在處理大資料時速度很快。
機器學習處理資料的廣度和深度很大。但統計模型一般應用在較小的資料量和較窄的資料屬性上。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於機器學習和統計模型的具體區別的內容，具體包括通過學派、假設程度、資料區別以及誕生年代四個方面來說的，希望這篇文章能夠幫助到大家更好地去了解和學習機器學習。
人工智慧是學習什麼？人工智慧學什麼的呢？
學習人工智慧，需要數學基礎 高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。需要演算法的積累 人工神經網路，支援向量機，遺傳演算法等等演算法 當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究slam 總之演算法很多需要時間的積累。需要掌握至少一門程式語...
深度學習是學習人工智慧嗎,人工智慧學習中的深度學習是什麼意思？
簡單來說，機器學習是實現人工智慧的方法，深度學習是實現機器學習的技術。機器學習在實現人工智慧時中需要人工輔助 半自動 而深度學習使該過程完全自動化 三者關係 從上圖我們也可以看出，學習深度學習只是學習人工智慧中很小的一部分。當然學習深度學習之前我們必須要學習一部分人工智慧的內容打基礎。我們平時說的人...
學習人工智慧有什麼要求嗎，學習人工智慧的要求？
人工智慧是一個包含很多學科的交叉學科，你需要了解計算機的知識 資訊理論 控制論 圖論 心理學 生物學 熱力學，要有一定的哲學基礎，有科學方 作保障。人工智慧學習路線最新版本在此奉上 首先你需要數學基礎 高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析 其次需要演算法的積累 人工神經網...