首先,数据挖掘和机器学习在目的和应用上有一定的重叠。数据挖掘常用于从大量数据中提取有用的信息和知识,而机器学习则侧重于通过学习数据中的模式来改进计算机的性能和准确性。实际上,许多机器学习的应用都基于数据挖掘技术,例如特征选择、模型选择和参数调整等。 其次,深度学习是机器学习的一个子集,它使用更复杂的神经...
数据挖掘：也就是data mining，是一个很宽泛的概念。字面意思就是从成吨的数据里面挖掘有用的信息。这个工作BI（商业智能）可以做，数据分析可以做，甚至市场运营也可以做。你用excel分析分析数据，发现了一些有用的信息，然后这些信息可以指导你的business，恭喜你，你已经会数据挖掘了。机器学习：machine ...
可以发现,深度学习适合处理大数据,而数据量比较小的时候,用传统机器学习方法也许更合适。 2.硬件依赖 深度学习十分地依赖于高端的硬件设施,因为计算量实在太大了!深度学习中涉及很多的矩阵运算,因此很多深度学习都要求有GPU参与运算,因为GPU就是专门为矩阵运算而设计的。相反,普通的机器学习随便给一台破电脑就可以跑。
深度学习:deep learning,机器学习里面现在比较火的一个topic(大坑),本身是神经网络算法的衍生,在图像,语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果,所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。 总结下,数据挖掘是个很宽泛的概念,数据挖掘常用方法大多来自于机器学习这门学科,深度学习是机器学习一...
深度学习:deep learning,机器学习里面现在比较火的一个topic(大坑),本身是神经网络算法的衍生,在图像,语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果,所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。 总结下,数据挖掘是个很宽泛的概念,数据挖掘常用方法大多来自于机器学习这门学科,深度学习是机器学习一...