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！ 。
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