机器学习和数据挖掘的关系
机器学习是人工智能的一个分支，作为人工智能的核心技术和实现手段，通过机器学习的方法解决人工智能面对的问题。机器学习是通过一些让计算机可以自动“学习”的算法，对数据进行分析获得规律，然后利用规律对新样本进行预测。机器学习是人工智能的核心技术，其中深度学习是机器学习的子集。深度学习的典型应用是选择图像、视频声音或文本等多态数据训练模型，然后用模型做出预测。例如，博弈游戏系统（如深蓝）重于探索和优化未....
【数据挖掘】用Excel挖掘股权关系并按照年份统计不同类型的亲缘关系在上市公司中的分布和趋势【动态可视化工具】
大概要求：1、数据库，是给定的原始数据集合；2、挖掘数据库“关系详情”中的“夫妻/配偶、兄弟姐妹、父子、父女、母子、母女”具体信息；3、挖掘后的信息整理成【示例】中的格式；注意：1）一个证券代码对应多个年份；2）该证券代码下的公司存在某种类型的关系标记为1，不存在对应关系标记为0。3）按照年份统计不同类型的亲缘关系在上市公司中的分布和趋势【可视化呈现-自由选择方式】。数据：我看了一下大概十几万条....
数据挖掘与机器学习关系与区别
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...
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