机器学习在数据挖掘中的应用

今天，小编将在这篇文章中为大家带来机器学习的有关报道，通过阅读这篇文章，大家可以对它具备清晰的认识，主要内容如下。

一、机器学习在数据挖掘中的应用

随着数据量的爆炸式增长，数据挖掘成为了从庞大数据中获取有价值信息的关键技术。机器学习算法作为数据挖掘领域的重要工具，已经被广泛应用于各个领域。本文将介绍机器学习算法在数据挖掘中的一些常见应用，并探讨其对于问题解决和业务发展的积极影响。

1、分类与预测 数据挖掘中最常见的应用之一是分类与预测。机器学习算法通过学习历史数据的模式和规律，能够对未来的事件进行分类和预测。例如，在金融领域，机器学习算法可以根据客户过往的消费行为和信用记录来进行信用评分，帮助银行确定贷款申请的风险程度。在医疗诊断中，机器学习算法可以根据患者的临床数据和病历信息，辅助医生进行疾病预测和治疗方案选择。

2、聚类与分割 聚类与分割是数据挖掘中另一个重要的应用领域。聚类算法能够将具有相似特征的数据点归为一组，而分割算法则可以将数据集划分为多个子集。这些算法在市场细分、用户群体分析和社交网络分析等领域发挥着重要作用。例如，电商平台可以利用聚类算法将用户按照购买偏好进行分类，从而为用户提供个性化推荐服务。社交网络分析中的分割算法可以帮助我们识别出存在紧密联系的社区或群体，从而更好地理解社交网络结构和信息传播方式。

3、关联与规则挖掘 关联与规则挖掘是寻找数据中的相关模式和规则的过程。机器学习算法能够自动地发现输入数据中的关联性，并生成有用的关联规则。这种技术在市场篮子分析、网络推荐和广告定向等方面具有广泛的应用。例如，在市场篮子分析中，机器学习算法可以帮助零售商发现商品之间的关联，并根据这些关联设计促销活动以提高销售额。

4、异常检测与异常行为预测 异常检测与异常行为预测是数据挖掘中的一项重要任务。机器学习算法能够通过学习正常模式，检测出数据中的异常情况，并帮助我们识别潜在的问题和风险。例如，在网络安全领域，机器学习算法可以监测网络流量数据，及时发现并阻止可能的入侵行为。在制造业中，机器学习算法可以分析生产过程中的传感器数据，帮助企业实现故障预测和设备维护。

机器学习算法在数据挖掘中具有广泛的应用。通过分类与预测、聚类与分割、关联与规则挖掘以及异常检测与异常行为预测等技术的应用，机器学习算法为我们提供了从海量数据中获取有意义信息的能力。这种能力在各个领域都有积极的影响。

二、机器学习在信息安全中作用

1、用机器学习检测恶意活动并阻止攻击

机器学习算法可帮助公司企业更快速检测恶意活动，并在攻击开始前就予以阻止。英国初创公司Darktrace于2013年成立，其基于机器学习的企业免疫解决方案，在这方面已取得了很多成功。作为这家公司的技术总监，大卫·帕尔玛见证了机器学习对恶意活动及攻击的影响。

帕尔玛称，利用机器学习算法，Darktrace最近帮助北美一家赌场检测出了数据泄露攻击。该攻击将联网鱼缸用作了进入赌场网络的切入点。该公司还宣称，去年夏天的WannaCry勒索软件大肆虐中，其算法也防止了类似的一起攻击。针对感染了150个国家20多万受害者的WannaCry勒索软件，帕尔玛称：“在数秒内，我们的算法就检测出了一家国民医疗服务(NHS)机构网络中的攻击，在尚未对该机构造成任何破坏前，此威胁就被缓解掉了。事实上，我们的客户没有任何一家受到WannaCry攻击的伤害，包括那些没打补丁的。”

2、用机器学习分析移动终端

移动设备上，机器学习已成主流;但到目前为止，绝大部分活动集中在驱动基于语音的体验上，比如 Google Now、苹果的Siri和亚马逊的Alexa。不过，机器学习在安全方面确实有应用。如上文提及的，谷歌采用机器学习来分析移动终端威胁，而企业则在防护自带及自选移动设备上看到了机会。

MobileIron和Zimperium宣布合作，帮助企业将机器学习集成进移动杀软解决方案中。MobileIron将在自己的安全及合规引擎中，集成Zimperium基于机器学习的威胁检测，并作为联合解决方案售出，解决设备、网络及应用威胁检测，快速自动化动作防护公司数据之类的难题。

其他供应商也在计划改善自己的移动解决方案。LookOut、被赛门铁克收购的Skycure，还有Wandera，是移动威胁检测及防御市场中的佼佼者，每家都用自有机器学习算法检测潜在威胁。拿Wandera举个例子。这家公司最近刚公开发布了其威胁检测引擎 MI:RIAM，据称检测出了超过400种针对企业移动设备的SLocker勒索软件变种。

以上便是小编此次想要和大家共同分享的有关机器学习的内容，如果你对本文内容感到满意，不妨持续关注我们网站哟。最后，十分感谢大家的阅读，have a nice day!