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数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）中的一个步骤。
数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。
数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：（1） 来自统计学的抽样、估计和假设检验，（2）人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。
数据挖掘主要分为三类：分类算法、聚类算法和相关规则，基本涵盖了当前商业市场对算法的所有需求。这三类包含了许多经典算法。市面上很多关于数据挖掘算法的介绍都...
数据挖掘主要分为三类：分类算法、聚类算法和相关规则，基本涵盖了当前商业市场对算法的所有需求。这三类包含了许多经典算法。市面上很多关于数据挖掘算法的介绍都...
Pandas是数据挖掘常见的工具，掌握使用过程中的函数是非常重要的。本文将借助可视化的过程，讲解Pandas的各种操作。
在基于智能算法的态势理解过程中，智能算法主要应用于态势目标特征匹配、时效性判断和态势要素分析等活动，并准确生成态势产品，为指挥员决策提供支持。
使用的最重要的预测变量是：Accounts Payable, Capital Expenditures, Additional Income Expen...
哈工大PyLTP工具实践：NLP任务中四大必备技术（附代码）
相信从事NLP、数据挖掘、知识图谱等领域的博友都知道哈工大LTP、同义词词林这些工具，该系列文章也会介绍相关的知识，希望对您有所帮助。
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随机采样的样本大小很重要，也不能过小。需要足够有代表性，即小样本依然可以代表总体的数据分布。如果最终需要划分很多个簇，那么要非常小心，因为小样本可能无法...
本文结合代码实例待你上手python数据挖掘和机器学习技术。 本文包含了五个知识点： 1. 数据挖掘与机器学习技术简介 2. Pyth...
机器学习与数据挖掘的区别 ， 机器学习与数据挖掘的关系 机器学习与数据挖掘是如今热门的领域。随着数据规模的不断扩大，越来越多的人们认识到数据分析的重要性...
数据挖掘与机器学习专业就业方向 随着信息技术的不断发展以及互联网的普及，我们现在生活在一个大数据时代中。大量的数据被收集并存储在不同的领域，并且这些数据...
数据挖掘和机器学习之间的关系 数据挖掘和机器学习是两个非常相关的领域，但是在很多情况下它们被误解为是同一种东西。事实上，数据挖掘和机器学习有很多的不同之...
数据挖掘和机器学习有什么关系 数据挖掘和机器学习是两个不同的概念，但它们有一些重要的相似之处。这篇文章将详细介绍数据挖掘和机器学习之间的关系以及它们在现...
数据挖掘十大算法 数据挖掘是目前最热门的技术和概念之一。数据挖掘是一种利用现代数据分析技术发现、提取和分析数据中有价值信息的过程。数据挖掘可以帮助人们发...
python数据挖掘案例 Python数据挖掘在各个领域中应用非常广泛。它可以帮助我们从大量的数据中挖掘出有价值的信息，从而为决策和优化提供依据。本文将...
python数据挖掘与机器学习 Python是一个非常流行的编程语言，被广泛用于数据挖掘和机器学习领域。在本篇文章中，我们将探讨Python在数据挖掘和...
机器学习和数据挖掘是人工智能的核心概念和技术，学生需要学习和理解机器学习的基本原则和技术，例如监督式学习、无监督式学习、半监督式学习和增强式学习等。学生...
从20世纪50年代到70年代中期，符号主义人工智能占据了主导地位。该阶段的研究以逻辑推理为基础，采用符号和规则来表示知识和智能。该阶段的代表作包括人工智...
机器学习是人工智能的一个重要分支，是指利用机器学习算法和技术，建立模型，从数据中获取经验，从而不断改善机器学习的纠错和推理能力。机器学习可以帮助人们解决...
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