机器进修与数据挖掘一、
机器进修与数据挖掘是当前人工智能领域中两个紧密相关但又有区别的技术路线。它们都涉及从大量数据中提取有价格的信息，但侧重点和技巧有所不同。
机器进修主要关注怎样让计算机通过经验自动改进性能，它依赖于算法的进修力，以预测或决策为目标。常见的机器进修技巧包括监督进修、无监督进修和强化进修等。
数据挖掘则更侧重于从海量数据中发现隐藏的模式、动向和关系，通常用于商业分析、市场研究等领域。数据挖掘的经过包括数据清洗、数据集成、数据选择、数据转换、数据建模和结局评估等步骤。
两者在实际应用中常常结合使用，例如在推荐体系中，数据挖掘用于发现用户行为模式，而机器进修则用于构建预测模型。
二、对比表格
| 项目 | 机器进修 | 数据挖掘 |
| 核心目标 | 让计算机通过数据自动进修并做出预测或决策 | 从大量数据中发现隐藏的模式和聪明 |
| 主要技巧 | 监督进修、无监督进修、强化进修等 | 分类、聚类、关联分析、分类树等 |
| 应用场景 | 预测、分类、推荐体系、图像识别等 | 市场分析、客户细分、欺诈检测等 |
| 数据处理阶段 | 通常需要对数据进行预处理（如归一化） | 包括数据清洗、集成、转换等多个阶段 |
| 研究重点 | 模型的泛化能力、准确性、效率 | 数据的结构、模式、动向的发现 |
| 与AI的关系 | 是人工智能的重要组成部分 | 是数据分析的一种高质量形式，常用于AI |
三、小编归纳一下
机器进修与数据挖掘虽然各有侧重，但在现代数据驱动的环境中，二者相辅相成。随着大数据技术的进步，两者的融合将更加深入，推动各行各业的智能化进程。领会它们的区别与联系，有助于更好地应用这些技术解决实际难题。
