学习笔记(58):第一章：机器学习-机器学习知识体系介绍04

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2. 小结：

1）机器学习模型本质就是一个函数，函数运算所有的特征，得到一个值

2）数据挖掘基本等于机器学习，统计学是机器学习的子集，模式识别也是约等于数据挖掘，原始的模式识别更接近于匹配和规则，现在的机器学习更偏重于统计

3）统计是取出一部分数据，得知分布情况后推算全集的分布情况。统计是用小部分数据对全量进行一种观测，所以成本会少。注意：如果能用抽样解决的问题尽量不用机器学习来做，因为机器学习的成本比较高，一般先选择匹配和规则，再用统计，最后用机器学习。

4）数据挖掘建模之前需要对数据进行清洗处理，了解数据的关联性很重要。