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人工智能数据挖掘总结
一、人工智能数据挖掘概述
数据挖掘是人工智能领域的重要分支,旨在从海量数据中提取有价值的信息和知识。通过运用统计学、机器学习等技术,数据挖掘能够发现隐藏的模式、关联和趋势,为决策提供支持。本文将系统总结人工智能数据挖掘的关键概念、方法、应用及挑战,帮助读者全面了解该领域的发展现状与未来趋势。
(一)数据挖掘的基本概念
1.数据挖掘的定义
-数据挖掘是指从大规模数据集中通过算法自动发现潜在模式、关联和趋势的过程。
-其目标是将原始数据转化为可理解的、具有商业或科研价值的知识。
2.数据挖掘的核心任务
-分类(Classification):将数据点分配到预定义的类
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