DM与ML的主要区别

最新推荐文章于 2020-02-20 19:59:29 发布
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1. DM更应用化，ML更偏研究与算法（所以公司一般有数据挖掘工程师，机器学习研究员）
2. ML的问题经常是明确定义的，包括数据集及目标（且数据集是固定的）；DM通常只定义目标，甚至连目标也没有（给你一堆数据，给我找出有价值、有意思的东西出来）；
   在定义了目标的情况下，DM可以使用非固定的数据源
3. ML只是DM使用的方法的一种，DM还可以使用其他的方法（比如统计，比如直接看数据）
4. 作为一门交叉学科，ML是DM的一门重要基础，但是DM还有其他的基础学科，最重要的是统计与数据库
5. DM的重点是数据。所以做DM的人可能花80%的时间在用各种方式倒腾数据上，而只花会20%的时间在算法上；而对ML可能相反，80%的时间都在读Paper,试验算法上，20%的时间用在处理数据上
数据和数据预处理（ML&DM）
一只黑猩猩
09-28 2723
Machine Learning & Data Mining Data & Data Preprocessing 1. 数据 & 属性 数据：数据对象及其属性的集合 属性：属性是对象的属性或特征 属性值：属性值是分配给属性的数字或符号 属性和属性值的区别： 相同的属性可以映射到不同的属性值 不同的属性可以映射到同一组值 1.1 属性的类型 1.1.1 根据属性特征划分 属性的类型取决于它所拥有的数字的下列哪些操作： Distinctness: = ≠ Order:
ML、RL、DM、DL初步理解
小卜妞的博客
02-15 1万+
2020年2月15日16:24:51 今日任务： 弄明白以下四个内容的特点、方向、内容以及关系： 机器学习（ML） 深度学习（DL） 强化学习（RL） 数据挖掘（DM） ML 维基百科解释的很详细！ 机器学习算法基于样本数据（称为“ 训练数据 ”）建立数学模型，以便进行预测或决策，而无需明确地编程以执行任务。 机器学习是人工智能的一个部分，很广泛的用于应用中，如邮件检测和计算机视觉等。与统计学...
ML与DM（一）
Young_Li_1117的博客
11-02 493
这学期上了机器学习和数据挖掘嘛，就感觉两个课很多东西都差不多，讲的角度略有不同，一个用python一个用R，想开个系列整理一下，原理和代码都附上，~ 教材用的是数据挖掘导论和西瓜书，配上统计学习方法。 第一章的绪论就不写了嘻嘻 第二章 模型评估方法 https://github.com/YoungLi1117/My_Tiny_Projects 旁友们自行下载嘻嘻 ...
入门DM and ML[个人总结]
LLM666Coder的博客
02-15 695
个人总结： 1.比赛；2.专业知识；3.实习；4.课题研究【风场反演程序调试】5.一些建议QA ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------...
数据挖掘(DM&ML)_追逐梦想的顾咏丰_新浪博客
Yongfeng's Blog
08-13 236
数据挖掘 与 机器学习 --- 说道数据挖掘，就不能不提到机器学习，首先来看看他们的差别。一般来讲，数据挖掘，就是从海量数据中挖掘出我们感兴趣的，潜在有用的模式；机器学习，就是让机器像人一样学习，从而实现人工智能。这2个大白话是说给我们小白们听的，官方定义如下： KDD (Knowledge Discovery in Database)：KDD is the nontrivial pr...
ML与DM（三）
Young_Li_1117的博客
11-05 281
又更新啦https://github.com/YoungLi1117/My_Tiny_Projects 刚刚传上去的有点错误完善了一下 后面多分类还没怎么细看 过两天写代码部分 发现几个git上面很好的学习笔记 还有吴恩达的机器学习课件 https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes https://github.com/NLP-...
ML-DM:ML、DM、机器学习、数据挖掘
06-12
"ML-DM:ML、DM、机器学习、数据挖掘"这一主题涵盖了现代信息技术领域中的两个核心概念——机器学习（Machine Learning, ML）和数据挖掘（Data Mining, DM）。这两个领域相互关联，共同推动了人工智能的发展和广泛...
中移 4G.cat1模组 ML302（基于紫光展锐春藤8910DM）硬件设计手册_V1.0.0.pdf
03-02
综上所述，《中移 4G.cat1模组 ML302（基于紫光展锐春藤8910DM）硬件设计手册》是一份详尽的技术文档，涵盖了模组的主要功能、接口定义、电气特性、机械特性等多个方面的内容，对于希望利用该模组开发产品的工程师和...
精选资源
DMML:ICCV19论文“深度元度量学习”的代码
03-10
深度元度量学习（DMML） 此存储库包含ICCV19论文的PyTorch代码：深度元度量学习，包括对Market-1501和DukeMTMC-reID数据集的人员重新识别实验。 要求 Python 3.6+ PyTorch 0.4 tensorboardX 1.6 要安装所有...
中移 4G.cat1模组 ML302（基于紫光展锐春藤8910DM）产品规格说明书.pdf
03-02
中国移动 4G.cat1模组 ML302（基于紫光展锐春藤 8910DM）产品规格说明书；ML302 是中国移动最新推出的 LTE Cat.1 模块。ML302 支持 TD- LTE/FDD- LTE 通信制式，采用 LCC+LGA 封 装方式。
DM&ML_note.7-神经网络聚类算法：SOM
hiro的博客
11-10 2057
这个学期要学DM&ML，用的是《数据挖掘算法原理与实现》王振武 本着造福同学的思想，开一个DM&ML的笔记系列，打算给书上的源代码添加一点注释，方便阅读和理解前置知识要求 SOM网络设计 具体实现 感想前置知识要求C++SOM网络设计注意，请仔细看这一部分的设计，这里写的是源码的相关参数，书上P191写的是例子的参数，有所不同。 1.输入层结点数：样本维度=7*5 2.输出层结点数：取96个神经
DM&ML_note.2.2-C4.5决策树
hiro的博客
09-16 1451
这个学期要学DM&ML，用的是《数据挖掘算法原理与实现》王振武 本着造福同学的思想，开一个DM&ML的笔记系列，打算给书上的源代码添加一点注释，方便阅读和理解。写在前面 警告 典型错误举例分析 前置知识要求 具体实现 感想 附写在前面： 提示：本博文不适合（未满18岁||码龄<1年||编码量<5K行||年均编码量2K行）的读者， 页面可能包含轻度或中度的吐槽，嘲讽，以及大量的不规范
人工智能（AI）、机器学习（ML）和数据挖掘（DM）之间的区别与联系
Marvelous_Morty的博客
07-15 4530
人工智能（AI）、机器学习（ML）和数据挖掘（DM）之间的区别与联系导语：具体含义：结 语 导语： 三者的方法有很大的重叠处，但各自的目的又有区别。其中，数据挖掘是用来理解事物的，机器学习是用来预测事物的，而人工智能是用来生成行动的。 具体含义： ①数据挖掘（Data Mining, DM），又称为资料勘探，数据采矿。他是数据库知识发现（Knowledge Discovery in Databas...
QR码与DM码的区别
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weixin_42258373的博客
02-20 3万+
1、定义不同 QR码：矩阵二维码 DM码：数据矩阵码 2、特点不同 QR码：信息容量大、可靠性高、成本低，还可以表示汉字及图像等多种文字信息，保密性强而且使用非常方便 DM码：表现形式可能是图片、视频或链接 3、优势不同 QR码：使用专业解码软件、加密机制不被破解、丰富资讯内容、系统管理、可编辑修改、与用户交互信息、更多扩展功能、具商业价值的应用。 DM码：它为供应链大大提高了透明度和效率，DM二...
ML之数学基础：矩阵乘法
La0sj的博客
01-13 510
最近闲下来的时间在看吴恩达的深度学习那个课程，才看到第二周的课程，哎，玩儿心太大了，有空儿老是想着看电视剧了，有毒。。。 第二周的编程作业里面有Python-numpy的简单实用介绍连续，其中有讲到numpy.dot()这个方法，有组数据算出来我有点懵逼，这个函数的作用就是做矩阵的乘法运算，高数本来就没怎么好好学，又忘得差不多了，难受难受，代码如下： import numpy as np
各式标签二维码明确采用QR码或DM码，其两种不同码制的区别表现
wohingradio88的博客
11-15 1万+
摘自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_15118fad00102xcb2.html 首先，我们要先了解什么是DM码，它与QR码区别在哪里？DM码即data matrix原名data code，中文翻译过来数据矩阵码。该码是原美国国际资料公司在1989年发明，且具有国际ISO标准。               不同码制的信息容量和信息密度是有极大的差别的。最...
写给想成为前端工程师的同学们
强子的专栏
05-14 2万+
本文转载自：https://www.h5jun.com/post/to-be-a-good-frontend-engineer.html前端工程师是做什么的？前端工程师是互联网时代软件产品研发中不可缺少的一种专业研发角色。从狭义上讲，前端工程师使用 HTML、CSS、JavaScript 等专业技能和工具将产品UI设计稿实现成网站产品，涵盖用户PC端、移动端网页，处理视觉和交互问题。从广义上来讲，
2018年AI和ML（NLP、计算机视觉、强化学习）技术总结和2019年趋势
人工智能学家
01-15 2344
来源：网络大数据1、简介过去几年一直是人工智能爱好者和机器学习专业人士最幸福的时光。因为这些技术已经发展成为主流，并且正在影响着数百万人的生活。各国现在都有专门的人工智能...
dmml_sdk是什么包
最新发布
06-12
### 关于 `dmml_sdk` 包的功能、用途及安装方法 `dmml_sdk` 包通常是指与数据管理、机器学习或深度学习相关的软件开发工具包（SDK）。以下将从功能、用途以及安装方法三个方面进行详细说明。 #### 功能与用途 `dmml_sdk` 通常用于支持数据管理、模型训练和部署的全流程操作。它可能提供以下核心功能[^2]： - 数据预处理：包括数据清洗、特征提取、格式转换等。 - 模型训练接口：封装了常见的机器学习或深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。 - 部署支持：提供了将训练好的模型部署到云端或边缘设备的能力。 - 性能优化：针对特定硬件（如 GPU 或 TPU）进行了性能优化。 其主要用途在于简化开发者在构建端到端机器学习应用时的工作流程，降低技术门槛[^3]。 #### 安装方法 以下是 `dmml_sdk` 的常见安装方法： 1. **通过 Python 的 pip 工具安装** 如果该 SDK 提供了官方的 PyPI 支持，可以使用以下命令进行安装： ```bash pip install dmml_sdk ``` 2. **从源码编译安装** 如果需要更灵活的配置，可以从源码编译安装。步骤如下： - 克隆官方仓库： ```bash git clone https://github.com/dmml/sdk.git ``` - 进入项目目录并安装依赖： ```bash cd sdk pip install -r requirements.txt ``` - 编译并安装 SDK： ```bash python setup.py install ``` 3. **环境变量配置** 在某些情况下，可能需要配置环境变量以确保 SDK 正常运行。例如： ```bash export DMML_SDK_HOME=/path/to/sdk export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$DMML_SDK_HOME ``` #### 注意事项 - 确保系统已安装所需的依赖库，例如 NumPy、Pandas 等[^4]。 - 如果使用的是特定版本的 JDK 或 Scala，需注意兼容性问题[^1]。 - 部分功能可能需要额外的硬件支持，例如 NVIDIA CUDA 或 cuDNN。 ```python # 示例代码：验证安装是否成功 import dmml_sdk print("dmml_sdk version:", dmml_sdk.__version__) ```
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