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摘要
En 中文
可靠学习系统的可用性具有战略重要性，因为许多任务无法通过传统编程技术解决，因为缺乏问题的数学模型。例如，尽管有大量示例可用，但没有人知道如何编写执行手写字符识别的计算机程序。因此，自然会问计算机是否可以通过示例训练来识别字母A；毕竟，人类就是这样学习阅读的。鉴于需要分析的数据量不断增加，以及在商业、工业和研究中所遇到的数据分析问题的多样性和复杂性，每次都要求最佳解决方案是不切实际的。当然，终极梦想是拥有能够预处理数据、应用适当的数学、统计和人工智能技术，然后提供解决方案和解释的智能代理。在此期间，我们必须满足于这个自动问题解决器的各个组成部分。数据挖掘者的目的是使用现有工具分析数据，并为商业问题提供一个部分解决方案。
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