数据挖掘、机器学习、深度学习、推荐系统、自然语言处理的区别与联系
任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容的问题，可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」，加入”学习小组“，沙雕博主在线答疑~此外，公众号内还有更多AI、算法、编程和大数据知识分享，以及免费的SSR节点和学习资料。其他平台（知乎/B站）也是同名「图灵的猫」，不要迷路哦~
数据挖掘
data mining是一个很宽泛的概念。字面的意思是从成吨的数据里面挖掘有用的信息。这个工作BI（商业智能）可以做，数据分析可以做，甚至市场运营也可以做。利用Excel分析数据，发现了一些有用的信息，然后通过这些信息指导你的Business的过程也是数据挖掘的过程。数据挖掘是个很宽泛的概念，数据挖掘常用方法大多来自于机器学习这门学科，深度学习是机器学习一类比较火的算法，本质上还是原来的神经网络。
机器学习
machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类或者回归的工作。之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如广告的ctr预估，PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型，从而提高互联网广告的点击率和回报率；个性化推荐，还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买，浏览和收藏日志，得到一个推荐模型，来预测你喜欢的商品。
深度学习
deep learning，机器学习里面现在比较火的一个topic（大坑），本身是神经网络算法的衍生，在图像，语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。
推荐算法
recommend system，机器学习是方法，人工智能/数据挖掘是应用，可以使用机器学习，也可以使用别的方法。数据挖掘有很多应用场景，推荐系统是其中一个业务目的明确的, 有一定历史的，成体系的，已经形成较为完善的经验积累的应用场景。数据挖掘中还有很多应用场景有待开发，连是否能挖出有价值的模式都不知道。像推荐系统，计算机视觉，nlp这些价值已知的场景，明显是要幸运一些。写书的当然什么都要写写啦，难道机器学习里有的东西，推荐系统的书就不能写了？再说这些书侧重点不同，推荐系统里讲的机器学习算法更贴近推荐业务，侧重于算法应用，应用效果，对具体业务指标的影响，给整个系统带来的局限或提升等等。肯定不会像统计学习基础那样给你讲一堆推倒过程，讲统计特性，更不会像统计学习理论那样再给你来几下证明。这些书都有说机器学习，但是角度不同。如果讲机器学习算法的书和讲推荐系统的书在讲机器学习算法时基本差不多，那么那本讲机器学习的书也基本可以扔掉了。
自然语言处理
NLP，严格来讲，自然语言处理是数据挖掘的一个具体应用领域。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。
数据挖掘、机器学习、深度学习、推荐系统、自然语言处理的区别与联系相关推荐
- 1. 大数据 机器学习 深度学习 推荐系统 学习路线
文章目录 思维导图下载 大数据基础 linux NGINX负载均衡 Zookeeper hadoop生态 hadoop hive hbase 大数据数据仓库 数据仓库基础 日志收集系统(Flume) ...
- 机器学习 + 深度学习 + 计算机视觉 + 自然语言处理: 原理, 实践以及应用 --- 干货分享（持续更新…）
Stanford c231n (Youtube) ×××××× Google Deep Learning Course on Udacity [Coursera] Neural Networks fo ...
- 饮冰l于 2021-02-05 15:16:54 发布 1288收藏 11分类专栏： 图 文章标签： 算法 数据挖掘 机器学习 深度学习版权图 专栏收录该内容66 篇文章 23 订阅订
前言: 本文的作者认为对于 GNN 的可解释性不足.基于此,作者在节点分类任务上提出可以通过将忽略图结构的浅层模型与两个利用标签结构中相关性的后处理方法相结合,超越或匹配最先进的 GNN .具体如下: ...
- 深度学习(一): 人工智能-机器学习-深度学习的区别
人工智能-机器学习-深度学习 他们之间是有区别的 先来一张图做一下解释 从发展历史上来看 AI:让机器展现出人类智力 回到1956年夏天,在当时的会议上,AI先驱的梦想是建造一台复杂的机器(让当时刚出 ...
- AI：人工智能领域主要方向(技术和应用)、与机器学习/深度学习的关系、数据科学关键技术与知识发现/数据挖掘/统计学/模式识别/神经计算学/数据库的关系(几张图理清之间的暧昧关系)
AI:人工智能领域主要方向(技术和应用).与机器学习/深度学习的关系.数据科学关键技术与知识发现/数据挖掘/统计学/模式识别/神经计算学/数据库的关系(几张图理清之间的暧昧关系) 目录 人工智能主要领 ...
- 【全面】人工智能技术栈与学习路线：机器学习 深度学习 视觉 NLP 推荐系统
文章目录 一 概述(本文原创) 二 人工智能编程语言/数据结构与算法 三 人工智能基础原理 四 智能信息获取(简称爬虫) 与数据分析 1.发起请求 3.解析内容 4.保存数据 二.Requests库介 ...
- 超全大厂算法岗百问百答（推荐系统/机器学习/深度学习/C++/Spark/python）
之前在准备秋招的时候,每次看到牛客网上那些大神手握七八个大厂的offer,就羡慕到不行,那会儿自己的机器学习算法水平还没法搬上台面,顶多也就是看了几个课程.做了两个比赛的水平,然后比赛还没得到任何的名 ...
- 机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉顶级期刊的论文资料分享(附顶会论文下载链接)...
推荐一个Github项目,项目整理了机器学习.深度学习.自然语言处理.计算机视觉等领域的顶会论文全集．超级赞!!! Github项目地址:https://github.com/murufeng/awe ...
- 机器学习/深度学习/自然语言处理学习路线
原文地址:http://www.cnblogs.com/cyruszhu/p/5496913.html 未经允许,请勿用于商业用途!相关请求,请联系作者:yunruizhu@126.com转载请附上原 ...
- 近200篇机器学习深度学习资料分享（含各种文档，视频，源码等）(3)
<大数据分析:机器学习算法实现的演化> 介绍:本章中作者总结了三代机器学习算法实现的演化:第一代非分布式的, 第二代工具如 Mahout 和 Rapidminer 实现基于 Hadoop ...
最新文章
- linux学习--shell重定向
- Spring 接收表单List集合数据
- Centos7使用yum源安装mysql5.7和redis
- linux 不同进程间能否传递指针？（不能，虚拟地址进程私有，被不同进程映射到物理地址不同）
- linux设备驱动学习（三）——并发控制
- http 状态码 504 502
- Linux 进程概念
- oracle 12c 翻页,Oracle 12c新特性之翻页查询
- 蚂蚁金服发布眼纹识别技术，背后的原理是怎样的？
- 「离散数学」是一门什么样的学科
- Windows下telnet工具使用
- 常用游戏分析工具 之 PChunter 及 procexp 使用心得
- 计算机主机电源灯不亮,电脑电源指示灯不亮怎么回事
- python之小坑：IndentationError: expected an indented block
- 苹果手机换电池对手机有影响吗_网上预约手机上门换电池可靠吗？官方回应：售后也这么换！...
- 极客时间运维进阶训练营第二周作业
- 解决java网络编程IPv6问题
- 判断手势_科目一题库里的4道难题，拿不到满分也正常，交警手势不好判断
- F7弹出界面模糊查询
- 飞屋环游记中英文对白