comp5318机器学习和数据挖掘

我们快速增长的数字世界已经普及了许多新的术语和短语，很容易被淹没或失去方向。技术词汇的冲击是压倒性的。人们很容易交替使用陌生的新词，不知道这些词的意思是两种不同的东西。所以就需要机器学习以及数据挖掘，这篇文章为大家带来悉尼大学comp5318机器学习和数据挖掘课程辅导。

一、课程概览

机器学习是自动建立解释和概括数据集的数学模型的过程。它将统计学和算法开发的元素整合到同一学科中。数据挖掘是知识发现中的一门学科，旨在通过自动和半自动的方式，促进对大量数据的探索和分析。本科目提供了机器学习和数据挖掘的实践和技术介绍。涵盖的主题包括在数据中发现模式的问题，分类，回归，特征提取和数据可视化。此外，还包括各种类型的机器学习技术和统计技术的分析、比较和使用。

二、什么是数据挖掘?

数据挖掘被认为是从大量的数据中提取有用信息的过程。它用于在数据中发现新的、准确的和有用的模式，为需要它的组织或个人寻找意义和相关信息。它是人类使用的一种工具。

三、什么是机器学习?

另一方面，机器学习是发现算法的过程，这些算法从数据中获得了改进的礼遇。它是设计、研究和开发允许机器在没有人类干预下学习的算法。它是一种使机器更聪明的工具，消除了人类的因素(但不是消除人类本身;那是错误的)。

四、它们有什么共同点?

数据挖掘和机器学习都属于数据科学的范畴，这很合理，因为它们都使用数据。这两个过程都用于解决复杂的问题，因此，许多人(错误地)将这两个术语互换使用。考虑到机器学习有时被用作进行有用的数据挖掘的手段，这并不那么令人惊讶。虽然从数据挖掘中收集的数据可以用来教机器，但这两个概念之间的界限变得有些模糊。

此外，这两个过程采用相同的关键算法来发现数据模式。虽然它们的预期结果最终是不同的，但随着你的阅读，这一点将变得清晰。

五、数据挖掘和机器学习的区别

所以我们看到，它们的相似之处不多，但由于数据的重叠，还是很自然地将这两个术语混淆。另一方面，两者之间也有相当多的区别。因此，为了清晰和组织，我们要给每一个人的子弹项目。

让我们深入了解一下数据挖掘和机器学习之间的一些区别：

1.它们的年代

首先，数据挖掘比机器学习早20年，后者最初被称为数据库中的知识发现(KDD)。数据挖掘在某些领域仍然被称为KDD。机器学习是在一个跳棋游戏程序中首次亮相的。数据挖掘从20世纪30年代就开始了;机器学习则出现在20世纪50年代。

2.它们的目的

数据挖掘是为了从大量的数据中提取规则，而机器学习则是教计算机如何学习和理解给定的参数。或者换一种说法，数据挖掘只是一种研究方法，根据收集到的数据总数来确定一个特定的结果。在硬币的另一面，我们有机器学习，它训练一个系统来执行复杂的任务，并使用收获的数据和经验来变得更聪明。

3.他们使用什么

数据挖掘依赖于大量的数据存储（例如，大数据），然后，这些数据又被用来为企业和其他组织进行预测。另一方面，机器学习使用的是算法，而不是原始数据。

以上就是关于comp5318机器学习和数据挖掘的全部内容，海马课堂专业课程辅导，2100+严选硕博学霸师资，针对学生的薄弱科目和学校教学进度，匹配背景相符的导师，根据学生情况进行1V1专属备课，上课时间灵活安排，中英双语详细讲解课程中的考点、 难点问题，并提供多方位的课后辅导，辅助学生掌握全部课程知识，补足短板。