数据挖掘与机器学习进行比较和对比.
数据挖掘和机器学习是计算机科学的两个领域,它们相互交织在一起.虽然它们有一些相似之处,但也有一些差异.数据挖掘是从大型数据集中提取有用信息的过程.它涉及使用分类,分类和关联规则挖掘等各种技术来揭示数据中的隐藏模式和关系.数据挖掘的目标是理解和将原始数据转化为可操作的知识.另一方面,机器学习是人工智能的一个子集,它涉及从数据中学习并根据数据做预测或决策的算法的开发.机器学习的目标是创建可以概括和对新,未见的数据进行准确预测或决策的模型.两者之间的区别之一是,数据挖掘是在数据领域中发现与数据之间的相关模式和关系的关键关系.在某些情况下,机器学习使用了更重要的方法来探索数据,同时它们也可以从数据挖掘和数据挖掘中获得更准确的预测或决策.