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數據挖掘（英語：Data mining），又譯為資料探勘、數據采礦。它是數據庫知識發現（英語：Knowledge-Discovery in Databases，簡稱：KDD）中的一個步驟。
數據挖掘（英語：Data mining），又譯為資料探勘、數據采礦。它是數據庫知識發現（英語：Knowledge-Discovery in Databases，簡稱：KDD）中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
數據挖掘（英語：Data mining），又譯為資料探勘、數據采礦。它是數據庫知識發現（英語：Knowledge-Discovery in Databases，簡稱：KDD）中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
需要是發明之母。近年來，數據挖掘引起了信息產業界的極大關注，其主要原因是存在大量數據，可以廣泛使用，并且迫切需要將這些數據轉換成有用的信息和知識。獲取的信息和知識可以廣泛用于各種應用，包括商務管理，生產控制，市場分析，工程設計和科學探索等。
數據挖掘利用了來自如下一些領域的思想：（1） 來自統計學的抽樣、估計和假設檢驗，（2）人工智能、模式識別和機器學習的搜索算法、建模技術和學習理論。數據挖掘也迅速地接納了來自其他領域的思想，這些領域包括最優化、進化計算、信息論、信號處理、可視化和信息檢索。一些其他領域也起到重要的支撐作用。特別地，需要數據庫系統提供有效的存儲、索引和查詢處理支持。源于高性能（并行）計算的技術在處理海量數據集方面常常是重要的。分布式技術也能幫助處理海量數據，并且當數據不能集中到一起處理時更是至關重要。
數據分析與數據挖掘是兩個密切相關但有所區別的概念。 1. 定義 數據分析（Data Analysis） 數據分析是指對數據進行收集、清洗、轉換和建模的過...
數據挖掘主要分為三類：分類算法、聚類算法和相關規則，基本涵蓋了當前商業市場對算法的所有需求。這三類包含了許多經典算法。市面上很多關于數據挖掘算法的介紹都...
數據挖掘主要分為三類：分類算法、聚類算法和相關規則，基本涵蓋了當前商業市場對算法的所有需求。這三類包含了許多經典算法。市面上很多關于數據挖掘算法的介紹都...
Pandas是數據挖掘常見的工具，掌握使用過程中的函數是非常重要的。本文將借助可視化的過程，講解Pandas的各種操作。
在基于智能算法的態勢理解過程中，智能算法主要應用于態勢目標特征匹配、時效性判斷和態勢要素分析等活動，并準確生成態勢產品，為指揮員決策提供支持。
使用的最重要的預測變量是：Accounts Payable, Capital Expenditures, Additional Income Expen...
哈工大PyLTP工具實踐：NLP任務中四大必備技術（附代碼）
相信從事NLP、數據挖掘、知識圖譜等領域的博友都知道哈工大LTP、同義詞詞林這些工具，該系列文章也會介紹相關的知識，希望對您有所幫助。
數據挖掘就是從存放在數據庫、數據倉庫或者其他信息庫中的大量數據中挖掘有趣知識的過程。它是在多種數據存儲方式的基礎上，借助有效的分析方法和工具，從傳統的事...
隨機采樣的樣本大小很重要，也不能過小。需要足夠有代表性，即小樣本依然可以代表總體的數據分布。如果最終需要劃分很多個簇，那么要非常小心，因為小樣本可能無法...
本文結合代碼實例待你上手python數據挖掘和機器學習技術。 本文包含了五個知識點： 1. 數據挖掘與機器學習技術簡介 2. Pyth...
機器學習與數據挖掘的區別 ， 機器學習與數據挖掘的關系 機器學習與數據挖掘是如今熱門的領域。隨著數據規模的不斷擴大，越來越多的人們認識到數據分析的重要性...
數據挖掘與機器學習專業就業方向 隨著信息技術的不斷發展以及互聯網的普及，我們現在生活在一個大數據時代中。大量的數據被收集并存儲在不同的領域，并且這些數據...
數據挖掘和機器學習之間的關系 數據挖掘和機器學習是兩個非常相關的領域，但是在很多情況下它們被誤解為是同一種東西。事實上，數據挖掘和機器學習有很多的不同之...
數據挖掘和機器學習有什么關系 數據挖掘和機器學習是兩個不同的概念，但它們有一些重要的相似之處。這篇文章將詳細介紹數據挖掘和機器學習之間的關系以及它們在現...
數據挖掘十大算法 數據挖掘是目前最熱門的技術和概念之一。數據挖掘是一種利用現代數據分析技術發現、提取和分析數據中有價值信息的過程。數據挖掘可以幫助人們發...
python數據挖掘案例 Python數據挖掘在各個領域中應用非常廣泛。它可以幫助我們從大量的數據中挖掘出有價值的信息，從而為決策和優化提供依據。本文將...
python數據挖掘與機器學習 Python是一個非常流行的編程語言，被廣泛用于數據挖掘和機器學習領域。在本篇文章中，我們將探討Python在數據挖掘和...
機器學習和數據挖掘是人工智能的核心概念和技術，學生需要學習和理解機器學習的基本原則和技術，例如監督式學習、無監督式學習、半監督式學習和增強式學習等。學生...
從20世紀50年代到70年代中期，符號主義人工智能占據了主導地位。該階段的研究以邏輯推理為基礎，采用符號和規則來表示知識和智能。該階段的代表作包括人工智...
機器學習是人工智能的一個重要分支，是指利用機器學習算法和技術，建立模型，從數據中獲取經驗，從而不斷改善機器學習的糾錯和推理能力。機器學習可以幫助人們解決...
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