机器学习和数据挖掘哪个方向好？ 请自己看，自己比较。机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为…
在数据库中使用特定的sql语句查询是属于数据挖掘吗？ 这个不算。在数据的基础上能做三类事情，统计/查询，基本分析，数据挖掘。你说的是最基本的层次，是属于数据库系统的基本功能。数据挖掘可以理解为从大量数据中挖掘未知的模式、规则知识。
大数据、数据分析和数据挖掘的区别是什么？区别：大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和。
简述数据挖掘和传统分析方法的区别 给解释些术语：云计算：炒热商业概念其实说白计算任务转移服务器端用户需要显示器行服务器计算资源转包要想规模商业化些问题特别隐私保护问题 数据：说白数据太今几兆数据。
当数据库既有分类属性，又有数值属性的时候怎么挖掘关联规则 摘要 本文介绍了关联规则挖掘的研究情况，提出了关联规则的分类方法，对一些典型算法进行了分析和评[1]价，。
数据挖掘中常见的分类方法有哪些 判别分析、规则归纳、决策树、神经网络、K最近邻、基于案例的推理、遗传算法等等挺多的，这个问题范围太大了，云速数据挖掘分类挺多。
数据挖掘的挖掘方法，利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回顾分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、We页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
数据挖掘的经典算法 1.C4.5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。2.K-means算法：是一种聚类算法。3.SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中4.Apriori：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。5.EM：最大期望值法。6.pagerank：是google算法的重要内容。7.Adaboost：是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。8.KNN：是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。9.Naive Bayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（Naive Bayes）10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝。关联规则规则定义在描述有关关联规则的一些细节之前，我们先来看一个有趣的故事：尿布与啤酒的故事。在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，。
