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楼主: gemqueen
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地里有没有在做data mining的啊?

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 楼主| gemqueen 2011-10-1 21:55:18 | 只看该作者
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回复 11# nostal

. From 1point 3acres bbs
    你的回答为什么跟3拢的一样?
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jojo_0214 2011-10-1 22:38:02 | 只看该作者
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回复 8# QiQi


    I just answered you in your post about this  question~
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QiQi 2011-10-1 23:35:12 | 只看该作者
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回复 13# jojo_0214
恩,这个是之前发的,怕没人看到。。。
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kinslover 2011-10-8 19:38:46 | 只看该作者
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回复 8# QiQi


    DM经常会用ML的算法,但是有些算法和ML也没啥关系,ML的算法普遍比较慢。。。一般只能offline建model。。。
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inversion39 2011-12-18 15:57:03 | 只看该作者
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本帖最后由 zhugejun 于 2011-12-18 16:02 编辑
我其实比较好奇data mining和machine learning的区别是什么?
QiQi 发表于 2011-9-30 23:27



These three terms are commonly confused, as they often employ the same methods and overlap strongly. They can be roughly separated as follows:

    Machine learning focuses on the prediction, based on known properties learned from the training data
    Data mining (which is the analysis step of Knowledge Discovery in Databases) focuses on the discovery of (previously) unknown properties on the data

However, these two areas overlap in many ways: data mining uses many machine learning methods, but often with a slightly different goal in mind. On the other hand, machine learning also employs data mining methods as "unsupervised learning" or as a preprocessing step to improve learner accuracy. Much of the confusion between these two research communities (which do often have separate conferences and separate journals, ECML PKDD being a major exception) comes from the basic assumptions they work with: in machine learning, the performance is usually evaluated with respect to the ability to reproduce known knowledge, while in KDD the key task is the discovery of previously unknown knowledge. Evaluated with respect to known knowledge, an uninformed (unsupervised) method will easily be outperformed by supervised methods, while in a typical KDD task, supervised methods cannot be used due to the unavailability of training data.
..

. 1point 3 acres
-http://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
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mimighost007 2011-12-18 18:33:31 | 只看该作者
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quora专门有个帖子讨论这个。
其实虽然概念有些twisted,不过内涵就是分类、聚类、关联规则等这几块。个人感觉ML要更偏数学一些。

编程是必须的,事实上在大数据上面有效的实施ML和DM的算法是研究的一个热点。
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inversion39 2011-12-18 19:02:29 | 只看该作者
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quora专门有个帖子讨论这个。
其实虽然概念有些twisted,不过内涵就是分类、聚类、关联规则等这几块。个人感觉ML要更偏数学一些。
. 1point 3 acres
编程是必须的,事实上在大数据上面有效的实施ML和DM的算法是研究的一个热点。
mimighost007 发表于 2011-12-18 18:33

. ----

    会不会是我发问的?麻烦给个链接啊~
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木木@森林 2011-12-30 03:42:19 | 只看该作者
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我其实比较好奇data mining和machine learning的区别是什么?
QiQi 发表于 2011-9-30 23:27
. 1point 3acres
我的理解是,他们所用到的模型和方法基本是类似的、相通的,不同的是应用到的领域。
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