机器学习和模式识别、统计学习、数据挖掘、语音识别和自然语言处理,有什么联系? |
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机器学习的范围 机器学习跟模式识别,统计学习,数据挖掘,计算机视觉,语音识别,自然语言处理等领域有着很深的联系。 从范围上来说,机器学习跟模式识别,统计学习,数据挖掘是类似的,同时,机器学习与其他领域的处理技术的结合,形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。因此,般说数据挖掘时,可以等同于说机器学习。同时,我们平常所说的机器学习应用,应该是通用的,不仅仅局限在结构化数据,还有图像,音频等应用。 模式识别 模式识别=机器学习。两者的主要区别在于前者是从工业界发展起来的概念,后者则主要源自计算机学科。在著名的《PatternRecognitionAndMachineLearning》这本书中,ChristopherM.Bishop在开头是这样说的“模式识别源自工业界,而机器学习来自于计算机学科。不过,它们中的活动可以被视为同个领域的两个方面,同时在过去的10年间,它们都有了长足的发展”。 数据挖掘 数据挖掘=机器学习+数据库。这几年数据挖掘的概念实在是太耳熟能详。几乎等同于炒作。但凡说数据挖掘都会吹嘘数据挖掘如何如何,例如从数据中挖出金子,以及将废弃的数据转化为价值等等。但是,我尽管可能会挖出金子,但我也可能挖的是“石头”啊。这个说法的意思是,数据挖掘仅仅是种思考方式,告诉我们应该尝试从数据中挖掘出知识,但不是每个数据都能挖掘出金子的,所以不要神话它。个系统不会因为上了个数据挖掘模块就变得无所不能(这是IBM较喜欢吹嘘的),恰恰相反,个拥有数据挖掘思维的人员才是关键,而且他还必须对数据有深刻的认识,这样才可能从数据中导出模式指引业务的改善。 |
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