机器学习与数据挖掘的区别(一点个人理解)
就机器学习与数据挖掘两者来说,个人认为两者从实际运用和内容上来说重叠部分较多,不好完全区分开来。
机器学习,又可以理解为计算机学习、程序学习、模型学习,或者说是agent学习,即人们通过编程或其他方式创造出一个模型,然后训练该模型,使该模型具有通过学习增长知识的能力;数据挖掘,又可以理解为挖掘数据,在大量数据中发现和挖掘到的知识是我们想要获得的东西。机器学习更偏向于是一种手段或者方式,数据挖掘更偏向于是一种过程或者目的。以拿铲子挖宝藏为例,铲子代表机器学习,宝藏代表知识,土壤代表数据,整个动作或过程或做这件事的目的代表数据挖掘(即挖掘数据)。(简图仅供参考,不接受吐槽:))
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