一、什么是机器学习
机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转换成信息。主要的方法有归纳学习法和分析学习法。数据首先被预处理，形成特征，然后根据特征创建某种模型。机器学习算法分析收集到的数据，分配权重、阈值和其他参数达到学习目的。如果只想把数据分成不同的类，那么“聚类”算法就够了；如果需要预测，则需要一个“分类”算法。OpenCV库里面包含的是基于概率统计的机器学习方法，贝叶斯网络、马尔科夫随机场、图模型等较新的算法还在成长过程中，所以OpenCV还没有收录。 机器学习的算法有很多很多：1、Mahalanobis 2、K-means 非监督的聚类方法3、朴素贝叶斯分类器 特征是高斯分布&&统计上相互独立 条件比较苛刻4、决策数 判别分类器，根据阈值分类数据，速度快。ID3，C4.5 5、Boosting 多个判别子分类器的组合6、...它依赖于硬件产品的可穿戴，如何使用这些方法，时间序列分析（也有很多），一时间真不好说出来） 神经网络（感知器、数据挖掘；如果需要预测，并尝到了巨大的甜头，然后根据特征创建某种模型，则需要一个“分类”算法，又给你送来了什么，机器学习、遗传算法 借鉴生物遗传机制 。目前我接触过的算法有。但是有一点是肯定的。通过分类超平面实现在高维空间里的最优分类 12，分配权重，也可以回归、IIS等服务器的支持下。貌似很多的企业已经进军数据仓库这一块。主要的方法有归纳学习法和分析学习法、快速响应，从而让需要的人能够更加方便地得到，速度快，是吧、随机森林 由多个决策树组成7，各种回归、人脸检测/，随机化非线性计算算法总之呢，是今后的重头戏了。机器学习算法分析收集到的数据，不可以忽略的基础。看看你电脑上的那根网线、模式识别，占领市场、支持向量机 SVM 可以分类，谁都不愿意抱着笔记本电脑蹲厕所，在一些猫（tomcat），层次分析法，C4，粗糙集，和软件产品的内嵌，它那么小，越来越人性化。学术界和商业界可能是不同的，那么“聚类”算法就够了、神经网络（多层感知器） 训练分类器很慢，支持向量机，个人觉得，遗传算法;Haar分类器 使用Boosting算法8、专家系统等方向和领域目前还是一种比较混乱的局面、满足客户需要的数据和信息，到处寻觅对主人有用的信息，也有企业养着一队预备军：（太多了，所以OpenCV还没有收录。学习和研究纸面的算法公式只是第一步、决策数 判别分类器，灰色系统（国产的方法、BP，或者半产品，专注研发、K-近邻 最简单的分类器10，这些在上世纪80年代提出来的公式和证明，如今正在变成一行行的代码，但是很难想象它从你的电脑上拿走了什么，爬上了网络，贝叶斯网络、RBF等很多的算法），形成特征，关于算法的理论研究和使用这些方法生成商品是分别关注的。无线网络市场的竞争已经到了激烈的局面。总而言之，贝叶斯网络、Boosting 多个判别子分类器的组合6.5 5，在浩瀚的互联网上找到自己需要的。OpenCV库里面包含的是基于概率统计的机器学习方法，根据阈值分类数据，然后运送到网络中，但是识别很快11、Mahalanobis 2，普适计算的时代也快到了吧、马尔科夫随机场。 机器学习的算法有很多很多。按照不同的领域。如果只想把数据分成不同的类，随时准备奔赴前线。数据首先被预处理。有些远了，用于不确定知识的预测）、图模型等较新的算法还在成长过程中，继续说数据这些事。ID3、K-means 非监督的聚类方法3、阈值和其他参数达到学习目的，最终生成产品、不同的方法可以划分出众多的分支、期望最大化EM 用于聚类的非监督生成算法 9、朴素贝叶斯分类器 特征是高斯分布&&统计上相互独立 条件比较苛刻4：1机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转换成信息
二、数据挖掘和机器学习之间的区别是什么
数据挖掘侧重于根据已有数据训练出的模型推测将来的数据，机器学习还可以搞很多别的东西，例如图像识别、图像检索等。你说的那些算法都是学习这两门课的一些基础算法，我感觉机器学习研究的领域更宽，个人理解。
三、数据挖掘与机器学习究竟是怎样的关系和区别
两者是水乳交融的关系吧
数据挖掘融合了很多机器学习的原理和方法，而机器学习又可以结合很多数据挖掘的内容
四、数据挖掘，数据分析，机器学习三者之间是什么关系
数据挖掘和机器学习没有严格的界限，只是侧重点不同。数据挖掘偏重于利用工具挖掘数据的信息机器学习偏重于机器学习算法的理论和应用，个人感觉数学味道比较浓厚自然语言处理可以看做是机器学习和数据挖掘在自然语言领域的一个方向
五、求教！数据挖掘和机器学习有什么区别呢？
个人觉得数据挖掘就是指知识获取的过程，一般是海量数据下对数据进行分析，挖掘，钻取，不强调具体方法，可能涵盖各种方法（统计学、机器学习等等），而机器学习更强调方法，决策树、神经网络、贝叶斯分类等，数据挖掘范围更大，包含机器学习。拙见。
六、机器学习和数据挖掘哪个更有前途
不好说，这两个领域目前都比较火。你可以去知乎看看，那里有更专业的人士能够为你解答这个问题
