学习笔记(58):第一章:机器学习-机器学习知识体系介绍04

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2. 小结:

1)机器学习模型本质就是一个函数,函数运算所有的特征,得到一个值

2)数据挖掘基本等于机器学习,统计学是机器学习的子集,模式识别也是约等于数据挖掘,原始的模式识别更接近于匹配和规则,现在的机器学习更偏重于统计

3)统计是取出一部分数据,得知分布情况后推算全集的分布情况。统计是用小部分数据对全量进行一种观测,所以成本会少。注意:如果能用抽样解决的问题尽量不用机器学习来做,因为机器学习的成本比较高,一般先选择匹配和规则,再用统计,最后用机器学习。

4)数据挖掘建模之前需要对数据进行清洗处理,了解数据的关联性很重要。

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