Schneller Zugriff als Browser!Ähnlichkeiten zwischen Data-Mining und Maschinelles Lernen
Data-Mining und Maschinelles Lernen haben 7 Dinge gemeinsam (in Unionpedia): Clusteranalyse, EM-Algorithmus, Klassifikationsverfahren, Knowledge Discovery in Databases, Statistische Inferenz, Stichprobe, Unüberwachtes Lernen.
Clusteranalyse
Ergebnis einer Clusteranalyse mit Normalverteilungen Unter Clusteranalyse (Clustering-Algorithmus, gelegentlich auch: Ballungsanalyse) versteht man ein Verfahren zur Entdeckung von Ähnlichkeitsstrukturen in (meist relativ großen) Datenbeständen.
Clusteranalyse und Data-Mining · Clusteranalyse und Maschinelles Lernen ·
EM-Algorithmus
ELKI. Der Erwartungs-Maximierungs-Algorithmus (daher auch Expectation-Maximization-Algorithmus, selten auch Estimation-Maximization-Algorithmus, kurz EM-Algorithmus) ist ein Algorithmus der mathematischen Statistik.
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Klassifikationsverfahren
Klassifikationsverfahren, auch Klassifizierungsverfahren, sind Methoden und Kriterien zur Einteilung (Klassierung) von Objekten oder Situationen in Klassen, das heißt zur Klassifizierung.
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Knowledge Discovery in Databases
Knowledge Discovery in Databases (KDD), auf Deutsch Wissensentdeckung in Datenbanken, ergänzt das oft synonym gebrauchte Data-Mining um vorbereitende Untersuchungen und Transformationen auszuwertender Daten.
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Statistische Inferenz
Statistische Inferenz ist das Schließen von Beobachtungen auf Hypothesen und wird in der Inferenzstatistik und Schätztheorie behandelt.
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Stichprobe
Als Stichprobe bezeichnet man entweder.
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Unüberwachtes Lernen
Unüberwachtes Lernen bezeichnet maschinelles Lernen ohne im Voraus bekannte Zielwerte sowie ohne Belohnung durch die Umwelt.
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Die obige Liste beantwortet die folgenden Fragen
- In scheinbar Data-Mining und Maschinelles Lernen
- Was es gemein hat Data-Mining und Maschinelles Lernen
- Ähnlichkeiten zwischen Data-Mining und Maschinelles Lernen
Vergleich zwischen Data-Mining und Maschinelles Lernen
Data-Mining verfügt über 94 Beziehungen, während Maschinelles Lernen hat 44. Als sie gemeinsam 7 haben, ist der Jaccard Index 5.07% = 7 / (94 + 44).
Referenzen
Dieser Artikel zeigt die Beziehung zwischen Data-Mining und Maschinelles Lernen. Um jeden Artikel, aus dem die Daten extrahiert ist abrufbar unter:
