数据挖掘与机器学习的区别

数据挖掘和机器学习是两个相互影响的领域。数据挖掘是在数据集上执行操作以确定数据集中的某些模式的领域，而机器学习则使用某些算法，这些算法通过基于数据的经验来自动改进分析过程。虽然数据挖掘和机器学习有很多共同点，但它们彼此之间却大相径庭。

阅读本文，了解更多关于数据挖掘和机器学习以及它们之间区别的信息。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是通过使用模式识别技术以及统计和数学技术，从存储在存储库中的大量数据中筛选出有意义的新关联、模式和趋势的过程。它是对观测数据集的分析，以发现意想不到的关系，并以对数据库所有者而言既易于理解又有用的新颖方式对数据进行总结。

这是选择、探索和建模海量数据以发现最初未知的规律或关系的过程，以便为数据库所有者获得清晰且有益的结果。数据挖掘是通过自动或半自动方式探索和分析大量数据以发现有意义的模式和规则的过程。

数据挖掘类似于数据科学。它由一个人在特定情况下对特定数据集进行，并具有特定目标。此过程包括各种类型的服务，例如文本挖掘、网络挖掘、音频和视频挖掘、图像数据挖掘和社交媒体挖掘。它是通过简单或高度特定的软件完成的。

机器学习主要处理设计和开发可以自行学习和改进以对数据进行预测的算法。机器学习算法使用复杂的程序，这些程序可以通过经验来理解，查找数据中的模式，并根据这些模式创建预测。机器学习算法用于数据挖掘，以自动识别大型数据集中的模式。

机器学习算法通过频繁输入训练信息来改进自身。机器学习的主要目标是学习数据并从数据中构建可以被人理解和使用的模型。

机器学习主要分为以下两种类型：

无监督机器学习 - 无监督学习不依赖于训练数据集来预测结果，而是使用包括聚类在内的直接技术来预测结果。训练数据集表示为已知输出的输入。
监督机器学习 - 监督学习将监督者定义为教师。监督学习是一种学习技术，它可以使用已标记的数据来训练机器，这意味着某些信息已经用真实的响应标记。之后，机器会获得新的记录集，以便监督学习算法分析训练信息并根据标记数据提供准确的结果。

下表突出显示了数据挖掘和机器学习之间的所有关键区别：

序号	数据挖掘	机器学习
1.	数据挖掘，也称为数据中的知识发现，是一种技术，用于识别数百万条记录（特别是结构化数据）中的任何异常、相关性、趋势或模式，以获得可能对业务决策有帮助但在传统分析中可能被忽略的见解。	机器学习是一种创建用于大型数据处理的复杂算法并为用户提供结果的技术。它使用复杂的程序，这些程序可以通过经验来理解并创建预测。
2.	数据挖掘的主要目标是使用复杂的数学算法查找以前被忽略或未知的事实或信息。	机器学习的目标是理解信息并从数据中构建可以被人理解和使用的模型。
3.	数据挖掘使用数据库、数据仓库服务器、数据挖掘引擎和模式评估方法来获取有益的数据。	机器学习使用神经网络、预测模型和自动化算法来做出决策。
4.	它可用于有限的领域。	它可用于广泛的领域。
5.	数据挖掘的目的是从现有数据中获取数据规则。	机器学习的目的是教计算机系统如何从经验中学习和改进。
6.	数据挖掘在1930年被称为KDD（数据库中的知识发现）。	机器学习的概念于1950年以塞缪尔的跳棋程序的形式被提出。

您应该注意的最重要的一点是，数据挖掘使用包含非结构化数据的传统数据库，而机器学习使用算法和现有数据来训练计算机系统。

数据挖掘是从数据中发现模式和知识的过程，而机器学习是一个研究领域，它专注于开发可以从数据中学习并对数据进行预测的算法。

Kiran Kumar Panigrahi

更新于：2023年2月21日

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