【摘 要】
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在信息技术高速发展的今天,所产生的数据信息量不断增加,随之产生了海量数据的处理问题。数据挖掘指的是通过对数据的分析以及算法来对数据中隐藏的有价值的信息进行挖掘,实现数据信息价值的最大化。机器学习是数据挖掘问题的主要解决方法,能够通过算法促使计算机具有发现数据中潜在规律以及特征的能力,所以机器学习在数据挖掘中有着广泛的应用。文章在阐述数据挖掘和机器学习的基础上,分析了机器学习的相关算法和应用原理,并且总结了机器学习算法中向量机和卷积神经网络在数据挖掘中的应用。
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在信息技术高速发展的今天,所产生的数据信息量不断增加,随之产生了海量数据的处理问题。数据挖掘指的是通过对数据的分析以及算法来对数据中隐藏的有价值的信息进行挖掘,实现数据信息价值的最大化。机器学习是数据挖掘问题的主要解决方法,能够通过算法促使计算机具有发现数据中潜在规律以及特征的能力,所以机器学习在数据挖掘中有着广泛的应用。文章在阐述数据挖掘和机器学习的基础上,分析了机器学习的相关算法和应用原理,并且总结了机器学习算法中向量机和卷积神经网络在数据挖掘中的应用。
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