机器学习、模式识别与数据挖掘之间的关系
数据挖掘和机器学习的区别和联系，周志华有⼀篇很好的论述《机器学习与数据挖掘》可以帮助⼤家理解。数据挖掘受到很多学科领域的影响，其中数据库、机器学习、统计学⽆疑影响最⼤。简⾔之，对数据挖掘⽽⾔，数据库提供数据管理技术，机器学习和统计学提供数据分析技术。由于统计学往往醉⼼于理论的优美⽽忽视实际的效⽤，因此，统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进⼀步研究，变成有效的机器学习算法之后才能再进⼊数据挖掘领域。从这个意义上说，统计学主要是通过机器学习来对数据挖掘发挥影响，⽽机器学习和数据库则是数据挖掘的两⼤⽀撑技术。从数据分析的⾓度来看，绝⼤多数数据挖掘技术都来⾃机器学习领域，但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象，因此，数据挖掘要对算法进⾏改造，使得算法性能和空间占⽤达到实⽤的地步。同时，数据挖掘还有⾃⾝独特的内容，即关联分析。
⽽模式识别和机器学习的关系是什么呢，传统的模式识别的⽅法⼀般分为两种：统计⽅法和句法⽅法。句法分析⼀般是不可学习的，⽽统计分析则是发展了不少机器学习的⽅法。也就是说，机器学习同样是给模式识别提供了数据分析技术。
数据库学什么
⾄于，数据挖掘和模式识别，那么从其概念上来区分吧，数据挖掘重在发现知识，模式识别重在认识事物。
机器学习的⽬的是建模隐藏的数据结构，然后做识别、预测、分类等。
因此，机器学习是⽅法，模式识别是⽬的

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