3.机器-2/通俗点说就是让机器自己去学习然后通过学习获得的知识指导进一步的判断。一堆样本数据用来让电脑做操作。样本数据可以用类来标记，并设计罚函数。通过不断迭代，机器学习如何分类和最小化惩罚。然后利用学习的分类规则进行预测等活动。4.自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向。它研究用自然语言实现人与计算机之间有效交流的各种理论和方法。
5、 机器 学习和 数据 挖掘哪个更有前途说实话，时代真的发展太快了！有时候觉得自己根本跟不上节奏，更别说预测和控制了；尤其是互联网方向，各种新技术不断涌现。对于数据 挖掘这个近几年突然火起来的方向。结果很正常，一方面这个方向的快速发展本身给了我们很多机会；但另一边，社会上各种相关甚至无关的人才蜂拥而至，人人都想搞(逐利是人之常情)！
6、 数据 挖掘和 机器 学习的区别与联系?1。概念定义机器 学习:广义定义为利用经验来提高计算机系统的性能。事实上，由于“经验”在计算机系统中主要以数据的形式存在，因此机器-2/需要进行分析，这使得它逐渐变得智能化数据。数据 挖掘:一种解释是“在海量数据”中识别出有效的、新颖的、潜在有用的、最终可以理解的模式的非凡过程，顾名思义，数据。
7、 数据 挖掘总结之 数据 挖掘与 机器 学习的区别数据 挖掘Summary数据挖掘and机器-2/差异与区别-3/挖掘两种地方经常重叠①② 机器 学习关注已知任务，而数据 挖掘搜索隐藏信息。比如电商用机器-2/来决定谁推荐什么产品，用-3挖掘来了解什么人喜欢什么产品。机器 学习和数据 挖掘没有严格区分。
For 数据 -0/、数据库规定数据管理技术、机器-2/和统计规定。统计学提供的很多技术通常需要在机器-2/的边界上进一步研究并变得有效机器-2/才能进入数据。统计主要影响机器-2/数据挖掘，而机器 学习。从数据的分析角度来看，绝大多数数据机器学习的技术都来自学习的领域，但是-因此，数据 挖掘的算法应该进行改革
8、 机器 学习与 数据 挖掘的 学习路线图机器学习和数据挖掘-2/谈论路线图机器。如果要简单梳理它们之间的关系，不妨这样理解，机器 学习应用in 数据分析字段数据。同样，if 机器 学习应用于图像处理领域机器视觉。当然，这只是比较直白的理解，不可能绝对准确或全面。我们有权这样处理。而且，如果本文后面提到这两个名词，我们指的是同一个东西。
无论是排名前十的算法，还是排名前二十的算法，总觉得自己只摸到了冰山一角！学海无涯！当然，学习机器学习读书是必须的，不能靠打坐。有些书介绍机器 学习会是这样的思路:只要一个一个介绍单个算法，介绍一打，一本书的篇幅就差不多写完了，李航博士的统计学学习方法基本上属于这个套路。当然，这本书在中国很受推崇。
