数据挖掘、机器学习、模式识别的区别
2015-02-03 14:03
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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。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,数据挖掘重在发现知识,模式识别重在认识事物。因此,机器学习是方法,模式识别是目的
from http://www.cnblogs.com/growup/archive/2011/04/26/2029393.html
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。
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