与传统的机器学习算法相比,深度学习需要大量的数据进行训练,并且对计算资源的需求更大。数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的整个过程,通常涉及数据的清理、转换、探索性分析和模式识别等步骤。数据挖掘广泛应用于欺诈检测、市场分析、医疗诊断等领域。数据分析是对数据进行的深入研究和解释,以提取有意义的信息和洞察力。
机器学习是很多学科的知识融合,而数据分析是机器学习的基础。只有学会了数据分析处理数据的方法,你才能看懂机器学习方面的知识。这就好比,你想上初中(机器学习),必须先读完小学(数据分析)才可以。 所以,我在下面图片中画了两条黄色的线,表示数据分析的两个方向,如果你喜欢深入技术,学会了数据分析,你才能打好基础,去...