数据挖掘源自《从数据库中发现知识》（缩写为KDD）。它首次出现在1989年8月在底特律举行的第十一届国际联合atetsky-Shapiro和Smyth在权威文章集《知识发现与数据进展》中给出了KDD和数据挖掘的
KDD的定义是：KDD是从数据中识别有效，新颖，潜在有用且最终可以理解的模式的过程。
数据挖掘的定义是：数据挖掘是KDD中的一步，它使用特定算法在可接受的计算效率限制内生成特定模式。PG电子平台
1.基于大量数据：不是说无法挖掘小数据量。实际上，大多数数据挖掘算法都可以在较小的数据量上运行并获得结果。但是，一方面，过小的数据量可以通过手动分析来总结，另一方面，小数据量通常不能反映现实世界的一般特征。
2.非平凡性：所谓非平凡的意思是指所挖掘的知识是不简单的。一定不能与著名体育评论员所说的相似：“经过我的计算，直到比赛结束我才发现了一个有趣的现象。本届世界杯的进球数和失球数都是相同的。非常巧合！”这种知识。这似乎没有必要，但是许多不了解业务知识的数据挖掘新手经常会犯此错误。
3.隐含性：数据挖掘是发现数据深处的知识，而不是直接出现在数据表面的信息。常用的BI工具（例如亿信BI和豌豆BI）完全可以让用户找到此信息。
4.新奇性：挖掘的知识以前应该是未知的，否则仅是为了验证业务专家的经验。只有新知识才能帮助公司获得进一步的洞察力。
5.价值性：挖掘的结果必须为企业带来直接或间接的利益。有人说数据挖掘只是“杀龙技术”。它看起来牛气哄哄，但没有用。这只是一个错误的想法。不可否认的是，在某些数据挖掘项目中，由于缺乏明确的业务目标，或者由于数据质量不足，或者由于人们不断变化的业务流程，又或者由于挖掘人员缺乏经验，都会导致结果不佳甚至根本没有效果。但是，大量成功的案例也证明了数据挖掘确实可以成为提高效率的武器。
主要分为三类：分类算法、聚类算法和相关规则，基本涵盖了当前商业市场对算法的所有需求。这三类包含了许多经典算法。市面上很多关于
的十种算法原理讲解 /
主要分为三类：分类算法、聚类算法和相关规则，基本涵盖了当前商业市场对算法的所有需求。这三类包含了许多经典算法。市面上很多关于
算法原理讲解 /
和机器学习是两个非常相关的领域，但是在很多情况下它们被误解为是同一种东西。事实上，
、建立模型和提取知识的工具，但目标和方法有所不同。在这篇文章中，我们将比较机器学习与
分类是用于识别什么样的事务属于哪一类的方法，可用于分类的算法有决策树、bayes分类、神经网络、支持向量机等等。PG电子平台
2023年5月，株式会社小松制作所 （以下简称“小松”） 启动了一款以氢燃料电池作为动力的中型液压
【RISC-V开放架构设计之道阅读体验】RV64指令集设计的思考以及与流水线设计的逻辑
