《机器学习与数据挖掘方法和应用》

资 源 简 介

《机器学习与数据挖掘方法和应用》

详 情 说 明

《机器学习与数据挖掘方法和应用》是结合了计算机科学、统计学和数学等多个学科的交叉领域。机器学习作为人工智能的核心技术之一，主要通过算法让计算机从数据中学习规律，并做出预测或决策。而数据挖掘则专注于从大规模数据集中发现隐藏的模式和知识，为企业或研究提供有价值的洞察。

在实际应用中，两者常常相辅相成。例如在金融风控领域，机器学习算法可以基于历史交易数据训练模型，识别潜在的欺诈行为；而数据挖掘技术则能从海量用户行为中发现异常模式和关联规则。电商推荐系统也大量运用这两种技术，通过协同过滤等算法实现个性化推荐。

当前的研究热点包括深度学习在非结构化数据中的应用，以及自动化机器学习工具的普及。未来随着5G和物联网技术的发展，机器学习与数据挖掘将在智能制造、智慧城市等领域发挥更大作用。