数据中的知识发现的过程
（1）数据清洗：消除噪声和删除不一致的数据。
（2）数据集成：多种数据源可以组合在一起
（3）数据选择：从数据库中提取与分析任务相关的数据
（4）数据变换：通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式
(5)数据挖掘：基本步骤，使用智能方法提取数据模式。
（6）模式评估：根据某总兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣模式
（7）知识表示：使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识。
数据挖掘中的有趣模式（挖掘到知识）的特征。
（1）易于被人理解。
（2）在某种确信度上，对于新的检验数据是有效的。
（3）是潜在有用的。
（4）是新颖的。
模式兴趣度的客观度量
（1）X =>Y的的关联规则，一种客观度量基于是规则的支持度（support）。规则的支持度表示事物数据库中满足规则的事物所占的百分比。支持度可以取概率P(X U Y),其中X U Y 表示同时包含X和Y的事务. support(X=>Y) = P(X u Y)
(2)关联规则的另一种客观度量是置信度（confidence）,他评估所发现的规则的确信程度。置信度可以取条件概P(X I Y) ,即包含X也包含Y的概率 .confidence(X=>Y) = P(Y I X)
机器学习的概念
机器学习考察计算机如何基于数据学习（或提高他们的性能）。其主要应用领域之一是，计算机程序基于数据自动的学习识别复杂的模式，并做出智能的决断。
web搜素引擎的本质是大型数据挖掘应用
（1）爬行：决定应该爬过那些页面和爬行频率。
（2）索引：选择被索引的页面和决定构建索引的范围。
（3）搜素：决定如何排列各个页面，广告投放。
