之间人工神经网络和数据挖掘相似
人工神经网络和数据挖掘有(在联盟百科)6共同点: 人工智能,统计学,非監督式學習,概率模型,机器学习,支持向量机。
人工智能
人工智能(Artificial Intelligence, AI)亦稱機器智能,是指由人製造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通電腦程式的手段實現的人類智能技術。該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現,以及如何實現科學領域。同時如此,人類的數量開始收斂及功能逐漸被其取代。 一般教材中的定义领域是“智能主体(intelligent agent)的研究与设计”,智能主体是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是「制造智能机器的科学与工程。」 人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及範圍極廣。人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题,其中之一是,如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。 AI的核心问题包括建構能夠跟人類似甚至超越的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。強人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前強人工智慧已經有初步成果,甚至在一些影像辨識、語言分析、棋類遊戲等等單方面的能力達到了超越人類的水平,而且人工智慧的通用性代表著,能解決上述的問題的是一樣的AI程式,無須重新開發算法就可以直接使用現有的AI完成任務,與人類的處理能力相同,但達到具備思考能力的統合強人工智慧還需要時間研究,比较流行的方法包括统计方法,计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能,其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基於仿生學、認知心理學,以及基于概率论和经济学的演算法等等也在逐步探索當中。.
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统计学
统计学是在資料分析的基础上,研究测定、收集、整理、归纳和分析反映數據資料,以便给出正确訊息的科學。這一门学科自17世纪中叶产生并逐步发展起来,它廣泛地應用在各門學科,從自然科学、社會科學到人文學科,甚至被用於工商業及政府的情報決策。隨著大数据(Big Data)時代來臨,統計的面貌也逐漸改變,與資訊、計算等領域密切結合,是資料科學(Data Science)中的重要主軸之一。 譬如自一組數據中,可以摘要並且描述這份數據的集中和離散情形,這個用法稱作為描述統計學。另外,觀察者以數據的形態,建立出一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型,以之來推論研究中的步驟及母體,這種用法被稱做推論統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。數理統計學则是討論背後的理論基礎的學科。.
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非監督式學習
非監督式學習是一種機器學習的方式,並不需要人力來輸入標籤。它是監督式學習和強化學習等策略之外的一種選擇。在監督式學習中,典型的任務是分類和迴歸分析,且需要使用到人工預先準備好的範例(base)。 一個常見的非監督式學習是数据聚类。在人工神經網路中,生成對抗網絡(GAN)、自組織映射(SOM)和適應性共振理論(ART)則是最常用的非監督式學習。 ART模型允許叢集的個數可隨著問題的大小而變動,並讓使用者控制成員和同一個叢集之間的相似度分數,其方式為透過一個由使用者自定而被稱為警覺參數的常數。ART也用於模式識別,如自動目標辨識和數位信號處理。第一個版本為"ART1",是由卡本特和葛羅斯柏格所發展的。.
概率模型
概率模型(Statistical Model,也稱為Probabilistic Model)是用来描述不同随机变量之间关系的数学模型,通常情况下刻画了一个或多个随机变量之间的相互非确定性的概率关系。从数学上讲,该模型通常被表达为(Y,P),其中Y是观测集合用来描述可能的观测结果,P是Y对应的概率分布函数集合。若使用概率模型,一般而言需假设存在一个确定的分布P生成观测数据Y。因此通常使用统计推断的办法确定集合P中谁是数据产生的原因。 大多数统计检验都可以被理解为一种概率模型。例如,一个比较两组数据均值的学生t检验可以被认为是对该概率模型参数是否为0的检测。此外,检验与模型的另一个共同点则是两者都需要提出假设并且误差在模型中常被假设为正态分布。.
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机器学习
机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。 机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。.
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支持向量机
在机器学习中,支持向量机(support vector machine,常简称為SVM,又名支持向量网络)是在分类与迴歸分析中分析数据的監督式學習模型与相关的学习算法。给定一组训练实例,每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个,SVM训练算法建立一个将新的实例分配给两个类别之一的模型,使其成为非概率线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点,这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后,将新的实例映射到同一空间,并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。 除了进行线性分类之外,SVM还可以使用所谓的有效地进行非线性分类,将其输入隐式映射到高维特征空间中。 当数据未被标记时,不能进行监督式学习,需要用非監督式學習,它会尝试找出数据到簇的自然聚类,并将新数据映射到这些已形成的簇。将支持向量机改进的聚类算法被称为支持向量聚类Ben-Hur, Asa, Horn, David, Siegelmann, Hava, and Vapnik, Vladimir; "Support vector clustering" (2001) Journal of Machine Learning Research, 2: 125–137.
上面的列表回答下列问题
- 什么人工神经网络和数据挖掘的共同点。
- 什么是人工神经网络和数据挖掘之间的相似性
人工神经网络和数据挖掘之间的比较
人工神经网络有50个关系,而数据挖掘有54个。由于它们的共同之处6,杰卡德指数为5.77% = 6 / (50 + 54)。
参考
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