j********g
发帖数: 61 | 1 正在申请data mining PhD, 选了 knowledge discovery from large scale of
temporal data这个方向，老板给了database, Machine learning 和 Statistics
communities 三个方向。有啥异同？哪个就业方向广一些？
3Q |
i****n
发帖数: 13151 | 2 database偏data warehouse方向吧
machine learning就是典型的ml+dm组合，应用范围广
statistics类似于商务统计领域的DM
个人意见，不是很懂，呵呵 |
j********g
发帖数: 61 | 3 谢谢支持。
最近看了看这3个方面的资料。感觉统计是基础，DB是如何组织数据，ML相当于AI的算
法。
不知道这个理解咋样？ |
i****n
发帖数: 13151 | 4
差不多，反正关键都是分析历史数据，得到pattern用于prediction
DB，warehouse应该是存储历史数据的方法，一般应用大型数据，电信之类的
统计，其实都是需要的，不管怎样都需要统计来验证，起码得测试p-value吧
ML其实跟DM是不分家的，彼此依赖，无非就是training testing了，不过深入ML，有很
多研究领域和技术，目前已经应用于industry了，所以比较吃香。。。
【在 j********g 的大作中提到】
: 谢谢支持。
: 最近看了看这3个方面的资料。感觉统计是基础，DB是如何组织数据，ML相当于AI的算
: 法。
: 不知道这个理解咋样？
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d*****u
发帖数: 17243 | 5 还要看一下自己的背景和兴趣所在
DB相对来说是比较典型的CS方向
ML侧重统计和分析，更像计算数学（其实就是计算数学）
【在 j********g 的大作中提到】
: 谢谢支持。
: 最近看了看这3个方面的资料。感觉统计是基础，DB是如何组织数据，ML相当于AI的算
: 法。
: 不知道这个理解咋样？
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j********g
发帖数: 61 | 6 同感。
DB就想数据结构和算法，如何组织数据，适合算法。
ML就像应用，我只把问题抽象出来，用R 或者 MATLAB来实现，内部怎么实现他就不管
了。 |
