Statistics 统计、机器学习和数据挖掘
我目前正在学习数据挖掘，我有以下问题Statistics 统计、机器学习和数据挖掘,statistics,machine-learning,data-mining,Statistics,Machine Learning,Data Mining,我目前正在学习数据挖掘，我有以下问题 机器学习和数据挖掘之间的关系是什么 我发现很多数据挖掘技术都与统计学有关，而我“听说”数据挖掘与机器学习有很多关系。所以我的问题是：机器学习与统计学密切相关吗 如果它们不是紧密相关的，那么是否存在这样的划分，将数据挖掘集中在统计技术和数据挖掘集中在机器学习技能上？因为我发现统计系的一些研究生院开设了数据挖掘课程 不同的人称之为机器学习、数据挖掘和统计之间往往有很多重叠。这些术语的定义取决于你问谁 这是一个很好的例子，有很多很好的链接。不同的人称之为机器学习、
不同的人称之为机器学习、数据挖掘和统计之间往往有很多重叠。这些术语的定义取决于你问谁
这是一个很好的例子，有很多很好的链接。不同的人称之为机器学习、数据挖掘和统计之间往往有很多重叠。这些术语的定义取决于你问谁
这是一个很好的例子，有很多很好的链接。数据挖掘是从数据中提取有用信息的过程，例如模式、趋势、客户/用户行为、喜欢/不喜欢等。这涉及到使用与人工智能和统计相关的算法 公司对数据挖掘的定义是： 数据挖掘（数据库中知识发现的分析步骤） 过程[1]或KDD），一个相对年轻且跨学科的研究领域 计算机科学[2][3]是发现新模式的过程 来自大型数据集，涉及统计和人工合成的方法 智能也包括数据库管理。例如，与之相比 机器学习的重点在于发现以前的知识 未知模式，而不是将已知模式概括为新模式 数据 机器学习包括让计算机“学习”行为、趋势等，并根据这些行为采取行动。例如，在信用卡欺诈中，计算机“了解”客户的行为，如果发生奇怪的事情（涉及非常高金额的交易等），它会标记该交易为潜在欺诈 维基百科对机器学习的定义是： 机器学习是人工智能的一个分支，是一门科学 与算法的设计和开发有关的学科 允许计算机根据经验数据进化行为，例如 如传感器数据或数据库。机器学习涉及到 算法的发展使机器能够通过 基于表示不完整的观察数据的归纳推理 关于统计现象的信息。分类，这也是 模式识别是机器视觉中的一项重要任务 学习，机器通过它“学习”自动识别复杂事物 模式，以根据其不同的 模式，并做出明智的决定
机器学习使用数据挖掘来学习模式、行为、趋势等，因为数据挖掘是从一组数据中提取这些信息的方法。数据挖掘和机器学习都使用统计数据进行决策。因此，是的，统计在数据挖掘和机器学习中非常重要。数据挖掘是从数据中提取有用信息的过程，如模式、趋势、客户/用户行为、喜欢/不喜欢等。这涉及到使用与人工智能和统计相关的算法 公司对数据挖掘的定义是： 数据挖掘（数据库中知识发现的分析步骤） 过程[1]或KDD），一个相对年轻且跨学科的研究领域 计算机科学[2][3]是发现新模式的过程 来自大型数据集，涉及统计和人工合成的方法 智能也包括数据库管理。例如，与之相比 机器学习的重点在于发现以前的知识 未知模式，而不是将已知模式概括为新模式 数据 机器学习包括让计算机“学习”行为、趋势等，并根据这些行为采取行动。例如，在信用卡欺诈中，计算机“了解”客户的行为，如果发生奇怪的事情（涉及非常高金额的交易等），它会标记该交易为潜在欺诈 维基百科对机器学习的定义是： 机器学习是人工智能的一个分支，是一门科学 与算法的设计和开发有关的学科 允许计算机根据经验数据进化行为，例如 如传感器数据或数据库。机器学习涉及到 算法的发展使机器能够通过 基于表示不完整的观察数据的归纳推理 关于统计现象的信息。分类，这也是 模式识别是机器视觉中的一项重要任务 学习，机器通过它“学习”自动识别复杂事物 模式，以根据其不同的 模式，并做出明智的决定
机器学习使用数据挖掘来学习模式、行为、趋势等，因为数据挖掘是从一组数据中提取这些信息的方法。数据挖掘和机器学习都使用统计数据进行决策。因此，是的，统计涉及数据挖掘和机器学习，并且在数据挖掘和机器学习中非常重要。一个全面的答案已经由@SpeedBirdNine给出。作为旁注：
- 数据挖掘和机器学习主要基于统计学家古老而巧妙的思想。（推理统计、决策理论等）
- 经典统计+当今功能强大的计算机=DM&ML