机器学习是人工智能的子课题，数据挖掘与分析又与机器学习有非常紧密的结合。数据挖掘使用机器学习等方法。机器学习机器学习是人工智能最重要的分支。我的理解是数据挖掘的后端与机器学习的前端重复，机器学习的后端与深度学习的前端重复。我来谈一下机器学习和数据挖掘的一个方面。
如何向普通人解释机器学习和数据挖掘？
我来谈一下机器学习和数据挖掘的一个方面。一开始我们先来看一个人为设计的场景。假设一个房间里神奇地漂浮着无数个小球。我们想搞清楚这些小球停留的位置是否存在着一种特定的结构。比方说，小球是不是更易集中在某一特定区域？是不是故意避开某些点位？它们是均匀分布于整个空间吗？但是房间一片漆黑，我们什么也看不见。于是我们找来了一部带闪光灯的照相机，想把漂浮在整个房间的小球都拍下来。
照片犹如下图一样：就算小球的位置之间确实存在某种联系，从这张照片上我们也看不出个所以然。看上去小球就像是均匀分布的一样。所以我们尝试着换了下位置，从新的角度拍下了第二张照片。照片上的小球看起来还是随机分布的，没有任何规律。让我们换个高点的角度试试看。呃，还是看不出有什么规律来。那我们最后再换个低点的角度试一次。
啊哈，这次有点意思了：看起来小球集中分布在靠近屋顶和地面的两个区域，中间这段没有一个小球。因此，为了发现这个规律，我们在拍照时就必须找到一个“好”的角度。如果角度不对，那我们永远都不可能找出任何规律。在上面这个例子中，我们想说的其实是三维数据点。每个小球的位置都可以由3个数字来表示，每个数字分别代表它在XYZ三条轴上的位置。
在实际的电脑运算中，数据点的位置会由更多的数字组合来表示。医院病人的病历可能会包含500组数字，包括他的生日年月日、身高、体重、血压、最近一次的看病记录、胆固醇指标等等。我们会想要搞清楚不同病人的数据点之间是否存在某种规律，如心脏病人的数据点是否会集中分布？如果数据点确实会集中分布，当我们发现新入院病人的数据点也出现同样的趋势时，我们就可以推断这位病人很可能犯心脏病。
当然，实际操作起来肯定不会如此简单。一个人是不可能用肉眼看到这些数据点的。人怎么可能分得清500个维度呢？就像在上面那个例子中，没有人能看得清“黑屋”中小球，我们也同样看不见500个维度中的那些数据点。我们可以用二维图片来展示位于三维空间中的数据点，用同样的方法，我们也可以更低维度的“照片”来表现拥有500个维度的数据点。
有哪些好用的机器学习和数据挖掘工具？
机器学习和数据挖掘的工具有很多，首先需要确定自己选用的编程语言，比如说Python是一种通用语言，具有高质量的机器学习和数据分析库，非常适合快速原型设计；C 是用于CUDA并行计算的中级语言，可以开发在实时约束下直接与硬件交互的驱动程序和软件，应用很广泛；还有R语言，适合统计计算和图形，是统计，可视化和数据分析的语言和环境，可以实现快速数据分析和可视化等等。
用于数据分析和可视化工具的有pandas，用于增强分析和建模的Python数据分析库；matplotlib，用于高质量可视化的Python机器学习库；jupyter notebook，用于交互式计算的免费Web应用程序，可实时创建代码和共享文档，开发和执行代码；还有Tableau，用于数据科学和商业智能的数据可视化工具。
还有一些机器学习库，比如Numpy，使用Python进行科学计算的扩展包；scikit-learn，一个开源的Python机器学习库，集成了很多机器学习算法等等。一些机器学习/深度学习框架工具，包括Tensorflow、Caffe、Pytorch、Keras、CNTK、MXNET、Theano在内的十几种深度学习框架，最常用的、用的最多的是Tensorflow和Caffe。
数据挖掘/机器学习类专业还有就业前景吗？
肯定有，数据挖掘和机器学习和大数据一样，在未来很长一段时间内都不会过时。企业有数据，数据要处理入库，入库了之后，想要产生价值，就要对它进行分析建模，每天的用户访问量，留存量，用户的流失预测，用户的产品推荐，用户的标签属性，客户营销等等等等，都是需要数据挖掘和机器学习来进行分析，只要，企业需要这些报表进行数据分析，它们就不会过时。
做机器学习、数据挖掘、数据分析的工作不好吗？
前几年，互联网圈子里认为三大革命性技术是大数据、云计算、人工智能。经过五六年的发展，我们发现真正的革命性技术是：人工智能、区块链、物联网。这三个技术紧密结合会产生非常多的应用，几乎可以替代当前的所有人类生产活动。机器学习是人工智能的子课题，数据挖掘与分析又与机器学习有非常紧密的结合。不同之处在于机器学习目标是使计算机具备人类某方面重复性技能，数据挖掘侧重从大量数据中发掘对生产有利的规则，数据分析侧重于对数据的高度概括和展示。
实际上挖掘和分析基本分不开。最后回答你的问题，这样的工作当然很好了。单是薪酬就很诱人。再者，这是一项总在探索未知的工作，如果你喜欢挑战一切为什么，这个工作是非常棒的。再说一下机器学习，更是好玩有趣的工作，想想你可以深度网络编一个和自己对话的机器人；或者编写一个智能爬虫，整天在网上找自己感兴趣的新闻，真正做自己的头条；或者研发一个自动交易机器，去股市里套利...玩法太多。
人工智能这么火，数据挖掘和机器学习有什么区别？
工作后，我首先知道的概念是数据挖掘，而不是机器学习。因此我想数据挖掘这个概念更加广泛，属于工程应用范畴。5年前，我单位谈的都是数据挖掘，也举办这类竞赛，我们也掌握了数据挖掘的应用软件和数据挖掘标准流程，比如sas，clementine等数据挖掘平台。这些平台多数基于图形化操作，应用门槛较低。最近两年才开始谈机器学习，深度学习和人工智能等概念。
从我工作经历来讲，数据挖掘是比较大众化的说法，单位业务部门都知道这个概念，而机器学习属于专业化的说法，现在业务部门还不清楚机器学习究竟是什么。其实很难严格去区分两者的关系，看看最权威的数据挖掘和机器学习的教材，你会发现它们大部分都是重复的。既然是两个名称，那么它们的侧重点应该是不一样的。我的理解是数据挖掘的后端与机器学习的前端重复，机器学习的后端与深度学习的前端重复。
数据挖掘的前端是数据收集，清洗和处理等，和大数据有关，都涉及数据仓库等内容，但机器学习并不关心这些，也就是说数据这种原材料对机器学习来说应该要事先准备好了，机器学习更加注重学习问题，努力像人类一样学习知识，理解世界。它们最大的区别是：数据挖掘注重挖掘数据中的规律和知识，但不关心数据为什么会产生这些规律和知识，也就说你只看到表象，并不知道本质原因。
而机器学习恰恰相反，机器学习更加注重学习数据的生成机制，即数据究竟由什么概率模型生成的。有时机器学习也叫统计学习就是这个原因。数据的生成机制出来了，那么数据中的规律自然而然就知道了。正是因为机器学习注重数据的生成机制学习，产生大量的研究内容，发展出核机器，极大似然估计，最大熵模型，最大后验估计，期望最大化算法，高斯过程，概率图模型，变分推理等工具。
研究生阶段学习数据挖掘方向与机器学习方向区别在什么地方？
数据挖掘数据挖掘是一项使用数据探索技术发现一些有趣(而不明显)的模式的技术。什么模式？例如：根据某些特征对数据进行分组的方式、异常检测(罕见值)、某些观察值与其他值之间的相关性、某些事件的连续性、行为的识别等。数据挖掘使用机器学习等方法。机器学习机器学习是人工智能最重要的分支。它的任务是：研究和开发技术，使机器能够在没有人类明确指令的情况下自学，从而执行特定的任务。
机器将从输入数据集(称为样本或训练数据)中学习，根据算法检测到的模式建立数学模型。该模型的最终目标是对之后来自相同数据源的数据进行(准确的)预测或决策。传统的机器学习主要有两种类型：· 监督学习：当训练数据被“标记”时。这意味着，对于每个样本，我们都有与观察到的变量(输入)和我们想要学习预测或分类的变量(输出、目标或因变量)相对应的值。
在这种类型中，我们找到了回归算法(预测数值的算法)和分类算法(输出仅限于某些分类值时)。· 无监督学习：当训练数据没有标记时(我们没有目标变量)。这里的目标是找到某种结构或模式，例如对训练样本进行分组，这样我们就可以对未来的样本进行分类。传统的机器学习已经让位于更复杂或更现代的学习类型：· 集成方法：基本上是几种算法联合使用，将它们的结果结合起来以获取更好的结果。
尽管XGBoost凭借在Kaggle的胜利而得名，但最常见的例子还是随机森林。· 强化学习：机器通过反复试误来学习，这得益于它对周围环境的迭代做出的反馈。你可能听说过AlphaGo或AlphaStar（在《星际争霸2》中实力碾压人类）。· 深度学习：皇冠上的宝石……留言 点赞 关注我们一起分享AI学习与发展的干货欢迎关注全平台AI垂类自媒体 “读芯术”。
劳动与社会保障专业本科在读生，考机器学习和数据挖掘的研究生成功率大吗？
谢谢邀请！劳动与社会保障专业考计算机专业的研究生确实存在一定的难度，但是在今天的大数据时代背景下，管理学或经济学专业读计算机研究生（大数据、机器学习等方向）会越来越多，虽然有一定难度，但是也是可以考虑的。劳动与社会保障专业的本科生往往都具备扎实的管理学知识和经济学知识，而经济学正是大数据领域和人工智能领域的重要辅助学科之一，在大数据领域采用机器学习的方式实现数据分析也是目前比较常见的手段，从这个角度来说，劳动与社会保障专业的本科生读机器学习方向的研究生是完全可以的。
对于劳动保障专业的本科生来说，要想考机器学习方向的研究生，需要做好以下几件事：第一：打好扎实的数学基础。数学不仅是经济学的重要基础，也是计算机相关学科的核心内容之一，未来不管从事机器学习还是数据挖掘，数学都是非常关键的学科。数学的课程中，包括高数、线性代数、概率论和离散数学这些课程都是非常重要的，一定要认真学习。
第二：系统的学习一下计算机相关知识。要想读计算机专业的研究生，一定要在本科期间多接触一些计算机基础知识，包括操作系统、计算机网络、编程语言、数据库等内容，这些内容的掌握情况也会影响读研的质量。而且，计算机基础知识也往往会决定复试的成绩。第三：关注目标学校的考试内容。不同学校（科研院所）的考试内容是存在一定差异的，所以在选择好目标学校以后，一定要针对性的制定考试计划。
对于计算机相关专业的研究生来说，英语还是非常重要的，所以一定要重视英语的学习，尤其是口语。人工智能和大数据是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，或者说考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！。
