1.5. 机器学习 VS 相关领域

预期收益

• ★ 比较机器学习与相关领域差异, 数据挖掘、人工智能、统计学

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1.5.1. 机器学习 VS 数据挖掘

• 数据挖掘(data mining)
  • 在数据中发现有价值的规律, 并不强调学习的过程
• 机器学习
  • 模仿人类学习过程, 从数据(经验)中获取学习事物内在规律(target function).
  • 即, 机器学习算法在给定的假设空间和历史数据, 选择最佳的一个假设替代理想中的规律

通常情况下, 机器学习和数据挖掘强关联, 数据挖掘发现的规律有可能用来提高机器学习的性能, 反之亦然

1.5.2. 机器学习 VS 人工智能

• 人工智能
  • 通常是指机器具有代替人工完成某项工作的智慧.
  • 这种工作并不一定是非常复杂的, 有可能非常简单, 比如自动贩卖机
• 机器学习
  • 机器学习是人工智能中的一种实现方式

1.5.3. 机器学习 VS 统计学

• 统计学
  • 传统统计学, 通常在某种假设前提下, 证明推导出一系列的结论, 更注重推理过程
• 机器学习
  • 有大量机器学习算法涉及统计学, 将统计学作为一种工具(理论依据), 用于寻找规律