数据挖掘,机器学习,深度学习,统计学

wuchangjian2021-11-05 00:31:01编程学习

1.数据挖掘:从庞大的大数据中找到有价值的数据。通过分析每个数据,找到其规律。主要步骤为                       数据准备,规律寻找,规律展示。(1.数据准备:整合需要用到的数据集。2.规律寻                       找:寻找数据集的规律。3.规律展示:用可视化的方法把规则展示出来。)

2.机器学习:主要应用对象为人工智能,它的最终目的是让机器具备人类一样的智慧,现阶段还只                       能做的让机器拥有智能(例如人工智能,它还不具备智慧,只拥有智能。它不会主动                       去完成某件事,只会跟着指令行动)。

3.深度学习:运用于人工智能的技术之一,它的最终目的是让机器拥有人类一样的自主学习能力(                       让人工智能具备智慧的方法之一)。

4.统计学:通过搜索,整理,分析,描述数据等方法,推测出想要的信息。

联系:

(1)统计学运用于数据挖掘,数据挖掘需要使用统计学。

(2)数据挖掘是可以被运用到机器学习中的。

(3)深度学习是机器学习的领域内的一个新方向。

总结:

         无论是数据挖掘,机器学习,深度学习还是统计学,他们的共同点就是可以相辅相成的用于研究人工智能领域。人工智能的研究离不开他们中的任意一个。

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