机器学习算法在数据挖掘中的应用

摘要：众所周知，我们现如今生活在一个科学技术水平较高的时代当中，其中最具代表性的一项科学基数就是数据挖掘技术，目前这项技术已经在各个领域中进行运用。配合机器学习算法，就可以利用大量的数据样本进行对应的练习，后续可以自动寻找到运算的参数和模型。简单来说，如果能够实现机器学习算法在数据挖掘中的应用，不仅可以实现大数据帮助机械学习，同时可以促使数据挖掘技术的整体性能得到明显的提升，并且具有更快、更加准确的诊断效果，从而促进国内不同领域的发展，从宏观角度上来说，这对于国内的社会经济发展也具有重要意义和作用。

关键词：机器学习;学习算法;数据挖掘;挖掘技术;技术运用

前言：随着时间的推移和时代的不断改革创新，国内的社会经济实现了快速的发展，科学技术水平也在不断提升，数据挖掘技术在这一背景下也应运而生，并且极大地促进了当代社会科学技术的发展，在当下的信息化时代具有着不可代替的重要作用。但是在大数据时代，数据挖掘技术所面对的数据和信息量都比较大，此时数据挖掘技术会出现一定的不足。在这种情况下就需要重视机器学习算法在数据挖掘中的应用，可以使得数据挖掘的准确率和效率都实现较大的提升，对于数据挖掘技术自身的发展也是极为重要的。

一、机器学习算法和数据挖掘的应用原理

（一）机器学习算法的应用原理

现代社会中科学技术的高速发展，伴随而来的是数据种类和数量上的提升，在这种背景下，传统的软件算法已经难以满足数据挖掘的要求和需求。在这种情况下，就需要重视顺应时代节奏进行发展，在大数据的指导之下结合机器学习算法，不断地对其进行优化和完善。但是在大数据的背景下，机器学习算法也变得更加复杂，操作经验上也会存在一定的不足，在这种情况下就需要重视机器学习算法的实践应用，这对于本文所研究的机器学习算法在数据挖掘中的应用也具有重要意义。

（二）数据挖掘技术的应用原理

所谓的数据挖掘技术，顾名思义就是从现代大量的、模糊的、随机的数据信息当中，提取当中存在的人民群众实现知晓的、但具有强大潜在价值的信息和知识。按照功能进行划分的情况下，数据挖掘技术主要分为两种，分别是预测性的数据挖掘，另一种则是描述性的数据挖掘。再进行更加细致的划分，可以将数据挖掘技术分为以下几种，分别是分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。数据挖掘技术是一种新型技术，是由多个领域中的多个学科互相交叉、融合而形成的，伴随着数据挖掘技术的发展、与机器学习算法的结合，其必将发挥出更大的价值和作用。

二、机器学习算法在数据挖掘中的具体应用探究

（一）机器学习算法中向量机的应用探究

机器学习算法于向量机中的运用，在现代社会中已经是一种比较流行的学习手段，并且在实际的应用过程中支持向量机自身定位的原则，在庞大的区域数据信息背景下可以做出最优的区域化选择。

其中第一次进行区域划分具有重要作用，可以为后续的缩小划分区域做出贡献，一般情况下，第一次的区域划分是一千米的矩形范围。后续按照经纬度的不同分为两个部分，其中一部分需要相关工作人员依据待测的样本和区域内的向量进行科学合理的计算，实现区域的缩小;另一部分，则需要按照回归函数逻辑思维进行相对应的计算，依据计算结果可以发现，不同级别的定位方案具有比较高的可行性。但是相关工作人员需要注意的是，为了使得区域选择变得更加科学合理，后续的向量机的使用研究方案需要更加重视定位精度、速度需求，使其互相匹配才能带来更好的效果和作用。其中机器学习算法的向量机突出表现得最小二乘化表现最优秀，具有不可代替得作用和价值。除此之外，机器学习算法于向量机中得运用，可以促进线性区域向非线性区域进行演变，从而就能够有效地解决存在得多数非线性的复杂问题，是其他算法所难以做到得。

（二）机器学习算法中卷积神经网络的应用

卷积神经网络是深度学习技术中极具代表的网络结构之一，卷积神经网络涉及了卷积运算，也是其主要特色，在圖像处理领域取得了很大的成功。卷积神经网络的强大之处在于它的多层网络结构能自动学习输入数据的深层特征，不同层次的网络可以学习到不同层次的特征。实现机器学习算法在其中的应用，需要注重权值的修订过程，从而利用数据计算产生的误差进行初始化的处理，期望值的输出。经过实践应用来看，机器学习算法在卷积神经网络中的应用，可以通过一系列的神经元模型构建，进而观察数据的特点，从而得到最大池化函数的精确分析结论，极大地提升了卷积神经网络的适用性。

结论：综上所述，就是笔者针对机器学习算法在数据挖掘中的应用的相关研究和分析了，从文中阐述内容中不难看出，机器学习算法与数据挖掘之间本身就具有一定的契合性，而且现代社会的高速发展、大数据时代的到来，都要求数据挖掘技术实现自身科学技术水平的提升，这样才能满足时代发展和社会大众所需。因此在后续的发展过程中需要重视机器学习算法在数据挖掘中的应用，使得一些复杂的问题解决变得而更加容易。同时还需要重视长期的机器学习算法在数据挖掘中的实践应用工作，知晓其不足之处，后续进行针对性的优化和完善，这对于机器学习算法和数据挖掘技术的发展都是极为重要的。

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作者简介：罗远军;1971.9;男;广西横县;硕士研究生 ;讲师;移动互联网、大数据、网络体系结构。