少儿计算机编程学什么课程，儿童计算机编程培训机构有哪些

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程序员需要涨点知识，知道数据挖掘、机器学习和人工智能之间的差异在哪里么？码农时代快走到头了，程序员多学点新知识没坏处，毕竟新知识里里外外都透着程序员最缺的Money味道。

这些相似的术语很容易让程序员彻底蒙圈。

1、数据挖掘：是庞大数据库出现后才产生的需求，程序员需要在大型数据集中发现以前看不见的模式和趋势的过程，用来提取有价值的见解和发现新规律（信息）的工具。

“数据挖掘”一词明显当时起名用词不当，没说目标净说过程了，因为其目标是从大量数据中提取模式和知识，而不是提取（挖掘）数据本身。

数据挖掘的一个例子是银行“挖掘”数据，以找出哪些贷款最有可能违约或哪些客户最有可能接受新产品。

还有个例子是超市里为啥将啤酒和尿不湿摆在一起，因为程序员通过数据挖掘算法，发现这两样东西经常出现在同一张小票上。程序员脑补了以下场景：喜当爹后，尿不湿用完了，被媳妇派来买，于是私下奖励自己一打啤酒。

2、机器学习。机器学习的重点内容是学习，机器学习致力于理解和构建“学习”方法，即利用数据提高某些任务集性能的方法。在挖掘的数据规律中，具有了自己的学习能力，学习就是通过不断执行过程，自行提高其在特定任务中的发现能力。

机器学习程序无需明确编程即可执行任务。它从提供的数据中学习，让自己模型预测能力更准确。

换句话说，计算机学习如何确定概率并根据自己的数据分析做出预测。计算机程序对数据集“了解”得越多，它就越能更好地预测新数据集的结果。

“机器学习”一词是 1959 年由计算机游戏和人工智能领域的美国先驱 Arthur Samuel 创造的。他表示，机器学习“赋予计算机无需明确编程即可学习的能力。”

3、人工智能：旨在模仿人类解决问题和决策能力的智能机器能力，是任何看起来像人类并且可以模仿人类行为的系统。程序员肯定想到了当红的ChatGPT，这些聊天机器人使用机器学习来提高他们对客户反应和答案的理解，程序员可以用他们创造更“真实”的体验。

数据挖掘是深入研究数据以提取有用信息的技术，而机器学习是改进复杂算法的方法让机器更有用。因此，机器学习可以算是人工智能的一个子领域，因为人工智能使用机器学习算法来实现其智能行为。

程序员需要了解：无论是数据挖掘还是机器学习，无论是方法论还是具体方法，很多都在沿用统计学的基础。毕竟统计学已经是可以上升到一门哲学范畴的领域了。所以程序员没事好好看看统计学的书，肯定有好处。

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毫无用处

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