区别于联系 数据挖掘 统计分析 机器学习等.docx

机器学****统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别之间的关系是什么?修
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7 个回答
张昊,不喜欢鲁棒性这个翻译
Zeng Leo、王高斌、Noah 等人赞同
机器学****统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别,很难说谁包含于谁,只能分开说每一个概念的意义,谁服务于谁。
数据挖掘是一种概念,从数据中挖掘到有意义的信息。
很多人认为数据挖掘是新学科,是基于大数据,其实不然,如果给你一个数据说李嘉诚有100多亿美元,再给你一个数据是全国平均人均可支配收入水平是13279元人民币,你能挖掘出一个信息叫,李嘉诚很有钱,这也是数据挖掘。只不过很小白而已。
模式识别是目的,识别出一种模式,比如两个眼睛一个鼻子的是人脸的模式。如果不通过电脑,手工的通过计算来识别模式,也属于模式识别
机器学****是一种方法,通常用来进行模式识别,用机器去学****不直观的数据得到模式,这其中会需要用到各种各样的知识,比如统计分析的知识。
人工智能,这个概念就大了,这个概念是想要人工制造出和人类一样的智能,所以很多人就想出了机器人这么一个科幻产物,有人类的智能,并且依托于机器的强大运算能力。事实上,人工智能也不一定要和电脑挂钩的,只不过现在只有电脑有这么强大的计算能力,如果有一天生物科技能够突破,说不定也能实现。(纯属YY)
神经网络,这是学****算法中的一个很火的模型,它号称结合了多学科,模拟了人的神经过程,是很好的一种学****方法,可以说这个是基于统计学范畴的。
有什么疑问再问我~
Antony Wang,小苏州
cdh、Shi Hu、任文彬 等人赞同
人工智能最大,机器学****是人工智能最近比较流行的一个分支。
机器学****通常会用统计分析的方法进行分析,统计学在机器学****里占有非常重要的地位。
神经网络是机器学****里一个研究非常广泛的方法,貌似有个会议就是研究神经网络的,NIPS,不过现在其实NIPS上很多论文也都和神经网络无关的,NIPS现在和ICML比较像了哦。。。
数据挖掘可以认为是机器学****的一个方向了的。
至于模式识别和机器学****的关系,就有点说不清了哦。。。
happyli,自然语言人工智能方面有兴趣…
芦鑫、张三皮、feng li 等人赞同
机器学****强调学****能力,机器在算法的指导下有一点的学****能力,比如神经网络,训练算法
统计分析:从统计的角度出发,发现系统的规律,比如线性回归等,不过神经网络也可以看作一种非线性回归。
数据挖掘:强调的是从一大堆数据里有价值的数据,比如最赚钱的信息,指标,比如,啤酒尿布要放一块,为了挖掘有价值的信息,当然所有方法都会用上。
神经网络:强调模拟生物神经系统,尤其是大脑的神经网络。比如:BP网络,竞争神经网络,等各种仿生的算法。神经网络的学****机制,收敛性质等都会讨论
人工智能:这个强调的是让机器象人一样聪明,方法就不限了,规则也罢,神经网络等仿生学也罢,都可以来为我所用
模式识别:强调训练和识别,比如图像里识别出一个人脸,识别出树木,背景,识别验证码,。。。使用各种学****算法,分类算法,比如神经网络,SVM,。。。
每个概念都是不同人从不同角度,不用的关注点,看这些前沿技术。有的人为了实现象人一样的机器人,比如,强调人工智能的人,有的人想从中赚钱,比如,强调数据挖掘的人,