当我们说数据挖掘的时候我们在说什么来自：
MaxLeap
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博客
作者：MaxLeap团队_ Pythoner 专业：Marvin Zhou
链接：https://blog.maxleap.cn/archives/263
开头下定语：统计学习
现在市面上谈论到的数据挖掘基本上都是基于统计学习的监督学习或非监督学习问题。尤其以监督学习应用面更广。
统计学习的应用
分类问题：
客户分类模型、异常鉴别、图像识别等
标注问题：
信息抽取、自然语言处理等
标注问题：
信息抽取、自然语言处理等
统计学习的一般流程
得到一个有限的数据集合
确定所有的学习模型集合
确定模型选择的准则，就是学习的策略
实现求解最优模型的算法并通过学习方法选择最优模型
利用学习得到的最优模型对新数据进行分析或预测
步骤一：得到一个有限的数据集合
涉及到以下多个流程：
1、 数据的采集
2、原始数据的格式化、标准化
3、原始去噪，去掉错误的值（而不是误差值，这里又涉及到一个复杂的问题，如何界定错误数据）
4、预处理（针对具体需要研究的问题、抽取相应地特征组成需要研究的数据集合）
步骤二：确定所有的学习模型集合
这个问题取决于我们选择怎么样的学习