本篇文章主要阐述最近在数据挖掘、机器学习等方面的学习心得，或许不太全面，仅供自己归纳总结。

机器学习与数据挖掘一文。有兴趣的可以自行百度，其文对人工智能、数据挖掘、机器学习等演变历程，有详细介绍。

一、概念定义

机器学习：广泛的定义为 “利用经验来改善计算机系统的自身性能。”，事实上，由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式存在的,因此机器学习需要设法对数据进行分析,这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一,并且为此而受到越来越多的关注。

数据挖掘：一种解释是“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程”，顾名思义，数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识。

二、关系与区别

关系：数据挖掘可以认为是数据库技术与机器学习的交叉，它利用数据库技术来管理海量的数据，并利用机器学习和统计分析来进行数据分析。其关系如下图：

数据挖掘受到了很多学科领域的影响,其中数据库、机器学习、统计学无疑影响最大。粗糙地说,数据库提供数据管理技术,机器学习和统计学提供数据分析技术。由于统计学界往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用,因此,统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究,变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域。从这个意义上说,统计学主要是通过机器学习来对数据挖掘发挥影响,而机器学习和数据库则是数据挖掘的两大支撑技术。

区别：数据挖掘并非只是机器学习在工业上的简单应用，他们之间至少包含如下两点重要区别：

1.传统的机器学习研究并不把海量数据作为处理对象，因此，数据挖掘必须对这些技术和算法进行专门的、不简单的改造。

2.作为一个独立的学科，数据挖掘也有其独特的东西，即：关联分析。简单地说,关联分析就是希望从数据中找出“买尿布的人很可能会买啤酒”这样看起来匪夷所思但可能很有意义的模式。

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