Machine learning 对于给定的场景，如何确定是使用机器学习算法还是使用数据挖掘技术？
在过去的几周里，我读了很多关于机器学习和数据挖掘的文章。像ML和DM之间的区别，相似性等文章。但我还有一个问题，这可能看起来像一个愚蠢的问题 如何确定何时使用ML算法以及何时使用DM？ 因为我在时间序列分析（未来人口预测、销售预测）、使用R/python的文本挖掘等方面使用weka进行了一些DM实践。同样，也可以使用ML算法进行，比如使用线性回归进行未来人口预测 所以，如何确定，对于给定的问题，ML是最合适的，或者Dm是最合适的Machine learning 对于给定的场景，如何确定是使用机器学习算法还是使用数据挖掘技术？,machine-learning,data-mining,Machine Learning,Data Mining,在过去的几周里，我读了很多关于机器学习和数据挖掘的文章。像ML和DM之间的区别，相似性等文章。但我还有一个问题，这可能看起来像一个愚蠢的问题 如何确定何时使用ML算法以及何时使用DM？ 因为我在时间序列分析（未来人口预测、销售预测）、使用R/python的文本挖掘等方面使用weka进行了一些DM实践。同样，也可以使用ML算法进行，比如使用线性回归进行未来人口预测 所以，如何确定，对于给定的问题，ML是最合适的，或者Dm是最合适的 提前谢谢 可能最接近任意和无意义的ML和DM分离的是无监督方法与有
提前谢谢 可能最接近任意和无意义的ML和DM分离的是无监督方法与有监督学习 如果您有目标函数的培训数据，请选择ML 当您需要浏览数据时，请选择DM