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[db:标签][db:标签]挖掘和机器学习的区别和联系。周志华有一个很好的解释，可以帮助你理解。
数据挖掘受到许多学科的影响，其中数据库、机器学习和统计学无疑影响最大。简而言之，对于数据挖掘，数据库提供数据管理技术，机器学习和统计学提供数据分析技术。
统计学经常被理论的美丽所困扰，而忽略了实际效用。因此，在进入数据挖掘领域之前，统计学界提供的许多技术通常需要在机器学习领域进一步研究，成为有效的机器学习算法。从这个意义上说，统计学主要通过机器学习对数据挖掘产生影响，而机器学习和数据库是数据挖掘的两大支撑技术。
从数据分析的角度来看，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，但是机器学习研究往往不把海量数据作为处理对象。因此，数据挖掘需要对算法进行改革，使其性能和空间占用达到实用水平。同时，数据挖掘有其独特的内容，即关联分析。
模式识别和机器学习之间有什么关系？传统的模式识别方法一般分为两类:统计方法和句法方法。句法分析通常是不可学习的，而统计分析已经发展了许多机器学习的方法。换句话说，机器学习也为模式识别提供了数据分析技术。
至于数据挖掘和模式识别，从概念上区分它们。数据挖掘侧重于发现知识，而模式识别侧重于理解事物。
机器学习的目的是对隐藏的数据结构建模，然后进行识别、预测、分类等。因此，机器学习是方法，模式识别是目标。
让我们总结一下。只要与决策有关，就可以称之为人工智能，所以模式识别、数据挖掘、信息检索在人工智能的具体应用中应该不成问题。所研究的是不同的。机器学习强调自我完善的过程。总之，这些学科都是相互联系的。
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