非機器數據挖掘的統計學習方法包括模糊集、粗糙集和支持向量機。
數據挖掘是指通過算法從大量數據中尋找隱藏信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，通過統計學、聯機分析處理、信息檢索、機器學習、專家系統和模式識別來實現上述目標。如今，人們渴望對海量數據進行深度分析，找到並提取隱藏在其中的信息，以便更好地利用這些數據。正是由於這種需求，數據挖掘技術應運而生。數據挖掘有許多合法用途，例如在患者數據庫中找出藥物及其副作用之間的關系。這種關系可能不會出現在1000人身上，但這種方法可以減少對藥物產生不良反應的患者數量，並可能挽救生命。
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