统计学，数据挖掘，深度学习和机器学习的定义和关系

定义：

1. 统计学：
   统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。

2. 数据挖掘：
   数据挖掘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。也可以叫数据深层采集，数据勘探,利用各种技术与统计方法，将大量的历史数据，进行整理分析，归纳与整合。

3. 深度学习：
   深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。

4. 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。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。

关系：

1. 统计学主要利用概率论建立数学模型，是研究随机现象的常用数学工具之一。
   数据挖掘分析大量数据，发现其中的内在联系和知识，并以模型或规则表达这些知识。
   简单来说就是统计学分析的对象并不是很庞大，且有着针对性，而数据挖掘分析的对象很庞大，可能是GB或TB或更多，却并没有统计学那般有针对性。

2. 数据挖掘，大部分核心功能的实现都以计量和统计方法作为支撑。统计学、数据库和人工智能共同构成数据挖掘技术的三大支柱。许多成熟的统计方法构成了数据挖掘的核心内容。如回归分析、判别分析、聚类分析、探索性数据分析、列联分析等统计方法&#x