すぐに学ぶ：https://edu.csdn.net/course/play/26302/327509?utm_source=blogtoedu
1.機械学習の基礎は、本をお勧めします：
2.概要：
1）機械学習機能のモデルは、本質的に、すべての特性値を計算する機能が得られ
2）データマイニングは、機械学習に実質的に等しい、統計、機械学習、パターン認識、データマイニングのサブセットは、マッチング規則に近い元のパターン認識に等しい程度であり、機械学習、統計上の今より重視され
3）統計データ、そのレパートリーの分布の推定分布の部分の後に除去されます。統計は、データの全体量の小さい部分での観察の一種であるので、コストが少なくなります。注：あなたがあるため、機械学習、通常は最初の選択肢と一致ルールの比較的高いコストのため、実行する機械学習をサンプリングの問題を解決しようとした後、統計、および最終的には機械学習とすることができない場合。
データの関連性を理解する4）データマイニングモデル化する前にプロセスをデータクリーニングの必要性が重要です。
