机器学习与数据挖掘之间的关系和区别为（）（多选题）
A: 数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉。
B: 数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。
C: 机器学习偏理论，数据挖掘偏应用。
D: 两者是相互独立的两种数据处理技术。
A: 数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉。
B: 数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。
C: 机器学习偏理论，数据挖掘偏应用。
D: 两者是相互独立的两种数据处理技术。
举一反三
- 数据挖掘的技术背景包括（）。 A: 数据挖掘的技术内涵 B: 数据挖掘和机器学习 C: 数据挖掘和统计 D: 数据挖掘和决策支持系统
- 人工智能相关学科的诞生顺序是： A: 统计学-人工智能-机器学习-数据挖掘 B: 统计学-机器学习-人工智能-数据挖掘 C: 统计学-机器学习-数据挖掘-人工智能 D: 机器学习-统计学-数据挖掘-人工智能
- 决策树方法可以称为一种数据挖掘技术，也可以称为一种机器学习技术，所以数据挖掘和机器学习是一样的。
- 下面关于机器学习和数据挖掘的描述错误的是：（ ） A: 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 B: 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 C: 数据挖掘可以视为机器学习与数据库的交叉 D: 数据挖掘是机器学习的底层技术
- 大数据的四种分析技术有:统计分析、机器学习、数据挖掘和()