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机器学习的一类问题叫模式识别,除了模式识别,机器学习还干别的事情,比如密度估计。
数据挖掘可以用机器学习技术,也有非机器学习的数据挖掘,但是实际上,现在主要就是用机器学习技术。
exploit low-dimensional discipline ( low-rank, sparsity, manifold, etc) in high-dimensional.
机器学习是数据挖掘一大支撑技术,是数据挖掘的基础,两者处理的问题对象不同。
模式识别:例如文字识别,图像识别,语音识别,
数据挖掘:数据,例如图片,语音,数字数据,等等进行分类或者回归,得出规律的东西
机器学习:就是上面的方法要用到机器学习,什么深度学习,svm,bp,等等
这三个归根结底都是算法的问题,区别光看字义就知道了,但图像识别,数据挖掘,机器学习的核心都是算法,数学不好的人慎入
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机器学习的一类问题叫模式识别,除了模式识别,机器学习还干别的事情,比如密度估计。
数据挖掘可以用机器学习技术,也有非机器学习的数据挖掘,但是实际上,现在主要就是用机器学习技术。
exploit low-dimensional discipline ( low-rank, sparsity, manifold, etc) in high-dimensional.
机器学习是数据挖掘一大支撑技术,是数据挖掘的基础,两者处理的问题对象不同。
模式识别:例如文字识别,图像识别,语音识别,
数据挖掘:数据,例如图片,语音,数字数据,等等进行分类或者回归,得出规律的东西
机器学习:就是上面的方法要用到机器学习,什么深度学习,svm,bp,等等
这三个归根结底都是算法的问题,区别光看字义就知道了,但图像识别,数据挖掘,机器学习的核心都是算法,数学不好的人慎入