什么是数据挖掘 人工智能，机器学习，统计学，数据挖掘之间有什么区别？

大家好，今天来为大家解答什么是数据挖掘这个问题，包括人工智能，机器学习，统计学，数据挖掘之间有什么区别？也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！

人工智能，机器学习，统计学，数据挖掘之间有什么区别？

相互之间关联在一起，有些应用领域所代表的含义是一样的，这里我想引用台大机器学习课程中老师所讲的这些概念相互之间的区别，具体如下：ML与DM之间的关系机器学习是从假设空间H中寻找假设函数g近似目标函数f.数据挖掘是从大量的数据中寻找数据相互之间的特性ML与AI之间的关系人工智能是一种应用领域，机器学习是实现人工智能的一种手段，但是不限于此。

ML与统计之间的关系统计的方法可以用来机器学习，比如：聚类、贝叶斯等等，当然机器学习还有很多其他的方法，如神经网络（更小范围）、SVM模式识别也是一个应用领域。

数据挖掘与OLAP的区别？

OLAP与数据挖掘DM具有本质区别（1）功能不同数据挖掘DM的功能在于知识发现KDD。

如：数据挖掘DM中的“分类”包括：贝叶斯分类、粗糙集分类、决策树分类等，是从数据中发现知识规则，是“透过现象看本质”；而联机分析OLAP的功能在于“统计”和统计结果的展示，是“现象”和“表象”，不能实现数据挖掘DM的知识发现KDD功能。

（2）数据组成不同数据挖是从混沌的、具有巨大噪声的数据中提炼知识规则；而联机分析OLAP只是从已经规范化的、纯净的关系数据库中组织数据。

（3）知识与数据的关系不同数据挖掘DM是从数据中发现知识KDD；而联机分析OLAP是利用人已知的知识来有意识地组织和使用数据。

（4）基本方法不同数据挖掘的基础是数学模型和算法；而OLAP不需要数学模型和算法支持，只与数据仓库和OLAP自身知识相关。

分布式数据挖掘是什么？

数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。

数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。

知识发现过程由以下三个阶段组成：①数据准备；②数据挖掘；③结果表达和解释。

数据挖掘可以与用户或知识库交互。

数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。

数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。

数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。

关于什么是数据挖掘到此分享完毕，希望能帮助到您。