数据挖掘(Data Mining)是从海量数据中“挖掘”隐藏信息;数据挖掘采用的一个重要方法,是机器学习(Machine Learning),即通过程序积累经验,但机器学习是另一门学科,并不从属于数据挖掘,二者相辅相成;而深度学习(Deep Learning)是机器学习的一个子集,就是用复杂、庞大的神经网络进行机器学习。
机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。数据挖掘是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据。
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