统计学，数据挖掘，深度学习和机器学习的定义和关系

定义：

统计学：
统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。
数据挖掘：
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。也可以叫数据深层采集，数据勘探,利用各种技术与统计方法，将大量的历史数据，进行整理分析，归纳与整合。
深度学习：
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。
机器学习：
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。

关系：

统计学主要利用概率论建立数学模型，是研究随机现象的常用数学工具之一。
数据挖掘分析大量数据，发现其中的内在联系和知识，并以模型或规则表达这些知识。
简单来说就是统计学分析的对象并不是很庞大，且有着针对性，而数据挖掘分析的对象很庞大，可能是GB或TB或更多，却并没有统计学那般有针对性。
数据挖掘，大部分核心功能的实现都以计量和统计方法作为支撑。统计学、数据库和人工智能共同构成数据挖掘技术的三大支柱。许多成熟的统计方法构成了数据挖掘的核心内容。如回归分析、判别分析、聚类分析、探索性数据分析、列联分析等统计方法，一直在数据挖掘领域发挥着巨大的作用。如图；
机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法，因为学习算法中涉及了大量的统计学理集结，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的、行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。
机器学习已经在数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、语音、手写识别和机器人运用有了十分广泛的运用。如图；
深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。如图；
深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域，解决了很多复杂的模式识别难题。

统计学，数据挖掘，深度学习和机器学习的定义和关系相关推荐

统计学、深度学习、机器学习、数据挖掘
统计学.深度学习.机器学习.数据挖掘 1. 2. 3.数据挖掘: (1)数据挖掘是在大型数据库中,自动地发现有用信息的过程.用来探查大型数据库,发现先前未知的有用模式,预测未来观测接结果. (2)它是 ...
浅谈深度学习、机器学习、人工智能
人工智能(AI)是人类所能想象的科技界最突破性的发明了,某种意义上来说,人工智能就像游戏最终幻想的名字一样,是人类对于科技界的最终梦想.从50年代提出人工智能的理念以后,科技界,产业界不断在探索的研究 ...
人工智能、数据挖掘、机器学习和深度学习之间，主要有什么关系？
一.人工智能人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI.它是研究.开发用于模拟.延伸和扩展人的智能的理论.方法.技术及应用系统的一门新的技术科学. 人工智能是计算机科 ...
人工智能、机器学习和深度学习之间，主要有什么关系？
如果你在科技领域,你经常会听到人工智能,机器学习,甚至是深度学习.怎样才可以在正确的时间正确的使用这些词?他们都是一样的意思吗?然而更多时候,人们总是混淆的使用它们. 人工智能,机器学习和深度学习都是 ...
深度学习基础-机器学习基本原理
本文大部分内容参考<深度学习>书籍,从中抽取重要的知识点,并对部分概念和原理加以自己的总结,适合当作原书的补充资料阅读,也可当作快速阅览机器学习原理基础知识的参考资料. 前言深度学习是机 ...
深度学习、机器学习与NLP的前世今生
一.为什么做文本挖掘二.为什么要用深度学习? 三.深度学习的具体应用深度学习优点深度学习缺点随着深度学习的发展,自然语言处理领域的难题也得到了不断突破. Alpha ...
人工智能、深度学习和机器学习有哪些区别？
很多人可能不明白『机器学习』.『AI(人工智能)』和『深度学习』之间的区别.这些都是现代数据技术应用中的重要关键字,但由于它们很相似,因此极易混淆.但是为了将 AI 引入日常工作中,正确理解这三个关键 ...
神经网络与深度学习(一)——机器学习基础
神经网络与深度学习 (一)--机器学习基础 1.人工智能基础概念 2. 机器学习 2.1 基本概念 2.2 机器学习的三个基本要素 2.2.1 模型 2.2.2 学习准则 2.2.2.1 损失函数 L ...
深度学习和机器学习之间的区别
传统机器学习更多的是解决数据挖掘.数据分析的问题,拿到一些结构化的数据,怎么对结构化数据(比如有个大表,有行有列,行是数据,列是特征)完成建模操作. 深度学习处理的东西就不是结构化数据,而是视频.图像 ...

统计学，数据挖掘，深度学习和机器学习的定义和关系

统计学，数据挖掘，深度学习和机器学习的定义和关系相关推荐

最新文章

热门文章