26、探索数据挖掘与机器学习的核心技术

探索数据挖掘与机器学习的核心技术

1 数据挖掘的起源与发展

数据挖掘和机器学习是当今信息时代的两大核心技术。随着技术的进步，我们现在能够捕获和存储海量的数据。从这些数据集中发现模式、趋势和异常，并用简单的定量模型对它们进行总结，是信息时代的一大挑战——将数据转化为信息，再将信息转化为知识。

数据挖掘和机器学习领域的进步令人瞩目。统计学、机器学习、信息论和计算机科学的结合，创造了一个坚实的科学基础，具有坚实的数学基础，并拥有非常强大的工具。这种结合不仅推动了学术研究的进展，也为实际应用带来了巨大的变革。

1.1 数据挖掘的历史背景

数据挖掘的第一本书出现在1991年，这是在1980年代末期举办的一次关于数据库知识发现研讨会的论文集。此后，同一出版社又出版了另一本书，该书源于1994年的研讨会。接着出现了一系列以商业为导向的数据挖掘书籍，主要关注如何将数据挖掘应用于实践，而对所使用方法背后的技术仅进行了相当肤浅的描述。

这些书籍是应用和灵感的宝贵来源。例如，来自欧洲系统和数据库咨询公司Syllogic的Adriaans和Zantige（1996年）提供了数据挖掘的早期介绍。来自宾夕法尼亚州一家专门从事数据仓库和数据挖掘的公司的Berry和Linoff（1997年）提供了一个优秀且实例丰富的数据挖掘技术回顾，针对市场、销售和客户服务。

2 数据挖掘的核心概念

2.1 输入与输出表示

数据挖掘的核心在于如何表示输入和输出。不同的输出种类决定了不同的算法风格。例如，分类问题通常使用决策树、贝叶斯网络或神经网络等模型，而聚类问题则可能使用k-means或层次聚类等方法。