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数据挖掘的核心是为数据建立模型的过程.所有的数据挖掘产品都有这个建模过程,不同的是它们构造模型的方式互不相同.进行数据挖掘时可采用许多不同的算法. 决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测

是的,机器学习就是通过大数据(包含众多案例)对机器训练,让机器掌握规律

简单来说:1)深度学习(Deep Learning)只是机器学习(Machine Learning)的一种类别,一个子领域.机器学习 > 深度学习2)大数据(Big Data)不是具体的方法,甚至不算具体的研究学科,而只是对某一类问题,或需处理的数据的描述

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这个不一定.之所以要分训练集和测试集是因为怕过度拟合(overfitting),所以需要一个测试集来检验确定 你建立的模型并不只是适合于这一组数据.我一般都是70%训练集30%测试集.当然,得看数据量有多大,以及复杂程度.只要训练集>=测试集,就不会错,但好不好得具体分析.如果数据量在1000以下的话,最好是k折交叉验证(基本上只要不是特别复杂的数据,都推荐k折交叉验证).如果要是数据量大于10万的话,最好考虑80:20甚至90:10.

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