机器学习与数据挖掘_田文英

资 源 简 介

机器学习与数据挖掘_田文英

详 情 说 明

机器学习与数据挖掘是当前信息技术领域的两大核心技术，广泛应用于商业、医疗、金融等多个行业。

机器学习专注于通过算法让计算机从数据中学习规律，并做出预测或决策。常见的算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。机器学习模型能够不断优化自身性能，适用于图像识别、自然语言处理等复杂任务。

数据挖掘则侧重于从海量数据中发现潜在的模式和关联。它结合了统计学、数据库技术和机器学习方法，帮助企业或研究机构提取有价值的信息。典型的数据挖掘任务包括聚类分析、关联规则挖掘和异常检测等。

两者的结合为实际问题提供了强大的解决能力。例如，在推荐系统中，数据挖掘可以识别用户行为模式，而机器学习则能预测用户的偏好。田文英的研究可能围绕这些技术的优化或创新应用展开，推动行业技术发展。