「首席架构师引荐」精选数据发掘和机器学习软件列表

valiant
2019-09-29 07:00:44 2

数据发掘是从海量数据中提取有用信息的过程，通过算法搜索隐藏的信息。这一过程通常涉及多种技术和方法，包括统计分析、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统等。数据发掘是人工智能和数据库研究领域的热门话题，旨在揭示数据库中的隐含信息，这些信息通常是未知的且具有潜在价值。

数据发掘是一种决策支持手段，主要依赖于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库管理和可视化技术，自动化地分析企业数据，从中挖掘潜在模式，帮助决策者制定有效的市场策略，降低风险，做出正确决策。数据发掘过程包括三个关键阶段：数据准备、数据发掘和结果呈现及解释。在这个过程中，数据可以与用户或知识库进行交互。

数据发掘的核心在于分析数据，寻找规律。具体步骤包括数据准备、规律寻找和规律展示。数据准备涉及从相关数据源中选择和整合数据，形成适合数据发掘的数据集；规律寻找则是通过特定方法找出数据中的规律；最后，规律展示则是以用户易于理解的方式，例如通过可视化手段，呈现这些规律。数据发掘的应用领域包括关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特殊群体分析和演变分析等。

机器学习是一门跨学科的专业，融合了概率论、统计学、逼近理论、凸分析和算法复杂度理论等多种学科的知识。它的目标是让计算机模拟或实现人类的学习行为，获取新知识或技能，并不断优化自身功能。作为人工智能的核心部分，机器学习是使计算机具备智能的关键路径。

机器学习的研究范围广泛，包括但不限于：如何在经验学习中提升具体算法的性能；研究能够通过经验自动改进的计算机算法；利用数据或历史经验来优化计算机程序的表现。机器学习的定义多种多样，但都指向同一个目标——使计算机能够像人一样学习和适应。

以下是精选的数据发掘和机器学习软件列表：