机器学习 数据挖掘

统计主要影响机器-2/数据挖掘，而机器 学习。数据挖掘Summary数据挖掘and机器学习Difference，机器 学习和机器 学习的区别在于数据 挖掘经常一起出现，② 机器 学习关注已知任务，而数据 挖掘搜索隐藏信息。

数据挖掘用的是什么软件1。r是用于统计分析和图形的计算机语言和分析工具；2.Weka可能是最著名的开源软件机器-2/和-3挖掘，但是使用起来不太方便，界面有点简单。3.tanagra is-3挖掘带图形界面的软件；4.4的受欢迎程度。RapidMiner正在兴起，但其操作方式与商业软件有很大不同，不支持分析流程图的方式，所以在涉及操作人员较多的情况下不容易检查；5.KNIME和Orange都很好看，橙色界面看起来很清爽，但是我发现它不支持中文。

数据挖掘是指通过算法搜索隐藏在大量数据中的信息的过程。数据 挖掘通常与计算机科学有关，上述目标是通过许多方法实现的，如统计学、联机分析处理、信息检索、机器 学习、专家系统(依靠过去的经验规则)和模式识别。你好！数据 挖掘是指通过算法搜索隐藏在大量数据中的信息的过程。数据 挖掘通常与计算机科学有关，上述目标是通过许多方法实现的，如统计学、联机分析处理、信息检索、机器 学习、专家系统(依靠过去的经验规则)和模式识别。

数据挖掘是从大量不完整的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐藏的、但潜在有用的信息和知识的过程。数据 挖掘过程:定义问题:明确定义业务问题，确定数据 挖掘的目的。数据编制:数据编制包括:选择数据-提取自大数据库和数据仓库目标。数据预处理-执行数据再处理，包括检查数据的完整性和数据的一致性，去噪，填充缺失字段和删除无效-3。

结果分析:对数据 挖掘的结果进行解释和评价，并转化为用户最终能够理解的知识。数据 挖掘的技术大致可以分为统计方法、机器 学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法可以细分为回归分析(多元回归、自回归等。)和判别分析(贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法可细分为:前向神经网络(BP算法等。)和自组织神经网络(自组织特征映射，competition 学习等。).