“机器学习”是人工智能的核心研究领域之一， 其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能，因为众所周知，没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。目前被广泛采用的机器学习的定义是“利用经验来改善计算机系统自身的性能”[1]。事实上，由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式存在的，因此机器学习需要设法对数据进行分析，这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一，并且为此而受到越来越多的关注。
“数据挖掘”和“知识发现”通常被相提并论，并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。对数据挖掘有多种文字不同但含义接近的定义，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程”[2]。其实顾名思义，数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识。大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。
因为机器学习和数据挖掘有密切的联系，受主编之邀，本文把它们放在一起做一个粗浅的介绍。
特别提示：如果你有兴趣阅读全文，请 点此跳转至本文原始出处 。
以上所述就是小编给大家介绍的《周志华：机器学习与数据挖掘》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
猜你喜欢:
- 数据挖掘竞赛指南：曾经的数据挖掘少年，如今的阿里算法大佬
- 数据挖掘实操：用文本挖掘剖析近 5 万首《全唐诗》
- 数据挖掘复习笔记---02.数据
- Python之数据挖掘
- 趋势分析之数据挖掘
- python 数据挖掘算法简要
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
App研发录：架构设计、Crash分析和竞品技术分析
包建强 / 机械工业出版社 / 2015-10-21 / CNY 59.00
本书是作者多年App开发的经验总结，从App架构的角度，重点总结了Android应用开发中常见的实用技巧和疑难问题解决方法，为打造高质量App提供有价值的实践指导，迅速提升应用开发能力和解决疑难问题的能力。本书涉及的问题有：Android基础建设、网络底层框架设计、缓存、网络流量优化、制定编程规范、模块化拆分、Crash异常的捕获与分析、持续集成、代码混淆、App竞品技术分析、项目管理和团队建设等......一起来看看 《App研发录：架构设计、Crash分析和竞品技术分析》 这本书的介绍吧!
