我們快速增長的數字世界已經普及了許多新的術語和短語，很容易被淹沒或失去方向。技術詞匯的沖擊是壓倒性的。人們很容易交替使用陌生的新詞，不知道這些詞的意思是兩種不同的東西。所以就需要機器學習以及數據挖掘，這篇文章為大家帶來悉尼大學comp5318機器學習和數據挖掘課程輔導。

一、課程概覽

機器學習是自動建立解釋和概括數據集的數學模型的過程。它將統計學和算法開發的元素整合到同一學科中。數據挖掘是知識發現中的一門學科，旨在通過自動和半自動的方式，促進對大量數據的探索和分析。本科目提供了機器學習和數據挖掘的實踐和技術介紹。涵蓋的主題包括在數據中發現模式的問題，分類，回歸，特征提取和數據可視化。此外，還包括各種類型的機器學習技術和統計技術的分析、比較和使用。

二、什么是數據挖掘?

數據挖掘被認為是從大量的數據中提取有用信息的過程。它用于在數據中發現新的、準確的和有用的模式，為需要它的組織或個人尋找意義和相關信息。它是人類使用的一種工具。

三、什么是機器學習?

另一方面，機器學習是發現算法的過程，這些算法從數據中獲得了改進的禮遇。它是設計、研究和開發允許機器在沒有人類干預下學習的算法。它是一種使機器更聰明的工具，消除了人類的因素(但不是消除人類本身;那是錯誤的)。

四、它們有什么共同點?

數據挖掘和機器學習都屬于數據科學的范疇，這很合理，因為它們都使用數據。這兩個過程都用于解決復雜的問題，因此，許多人(錯誤地)將這兩個術語互換使用。考慮到機器學習有時被用作進行有用的數據挖掘的手段，這并不那么令人驚訝。雖然從數據挖掘中收集的數據可以用來教機器，但這兩個概念之間的界限變得有些模糊。

此外，這兩個過程采用相同的關鍵算法來發現數據模式。雖然它們的預期結果最終是不同的，但隨著你的閱讀，這一點將變得清晰。

五、數據挖掘和機器學習的區別

所以我們看到，它們的相似之處不多，但由于數據的重疊，還是很自然地將這兩個術語混淆。另一方面，兩者之間也有相當多的區別。因此，為了清晰和組織，我們要給每一個人的子彈項目。

讓我們深入了解一下數據挖掘和機器學習之間的一些區別：

1.它們的年代

首先，數據挖掘比機器學習早20年，后者最初被稱為數據庫中的知識發現(KDD)。數據挖掘在某些領域仍然被稱為KDD。機器學習是在一個跳棋游戲程序中首次亮相的。數據挖掘從20世紀30年代就開始了;機器學習則出現在20世紀50年代。

2.它們的目的

數據挖掘是為了從大量的數據中提取規則，而機器學習則是教計算機如何學習和理解給定的參數。或者換一種說法，數據挖掘只是一種研究方法，根據收集到的數據總數來確定一個特定的結果。在硬幣的另一面，我們有機器學習，它訓練一個系統來執行復雜的任務，并使用收獲的數據和經驗來變得更聰明。

3.他們使用什么

數據挖掘依賴于大量的數據存儲（例如，大數據），然后，這些數據又被用來為企業和其他組織進行預測。另一方面，機器學習使用的是算法，而不是原始數據。

以上就是關于comp5318機器學習和數據挖掘的全部內容，海馬課堂專業課程輔導，2100+嚴選碩博學霸師資，針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師，根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排，中英雙語詳細講解課程中的考點、 難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。