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)它是数据库知识发现(Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。
(3)数据挖掘的一般步骤:
数据准备到规律寻找到规律表示
4、统计学:
(1)统计学是数据的科学,它包括数据的收集、分类、概括、整理、分析以及解释。
(2)统计学通常应用于两种类型的问题:
1. 概括、描述以及探索数据,即描述性统计
2. 利用样本数据推断被选取样本的数据集的性质,即推断统计学
5、机器学习:
机器学习大致可分为两类学习任务,分别为:监督学习(supervised learning)和非监督学习(unsupervised learning)。 其中,监督学习又分为:回归(regression)和分类(classification)。
6、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。 深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。
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,以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使得人工智能相关技术取得了很大进步。
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