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與數(shù)據(jù)挖掘 據(jù) 器學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)分支。在大數(shù)據(jù)時(shí)代飛速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí) 2 機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)主要工作是設(shè)計(jì)和分析一些讓計(jì)算機(jī)可以對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)自動(dòng) “學(xué)習(xí)” 影響決策的因素；設(shè)計(jì)：發(fā)現(xiàn)，開發(fā)并分析各 2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類于解釋的學(xué)習(xí)：在學(xué)習(xí)過程中使用給定的數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)模型，新的數(shù) 據(jù)挖掘的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)集中提取信息，并將其轉(zhuǎn)化為可用的結(jié)構(gòu)，數(shù) 現(xiàn)” (KDD)過程，但是不屬于數(shù)據(jù)挖掘的步驟，只是屬于一些額外環(huán)節(jié)?，F(xiàn)今 便使用，建立在其上可以非常有效的提高挖掘效 用戶 ， 、零售和電商、電信和交通等，而且每個(gè)領(lǐng)域 信息。另外，對(duì)醫(yī)院內(nèi)部結(jié)構(gòu)、醫(yī)藥器具、病 據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)零售商的海量銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行處 理得到不能顯而易見得到的潛在數(shù) (11)：98.

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