关系数据库与机器学习技术的关联有哪些

原副标题：统计资料库系统与机器自学控制技术的关连有什么样

统计资料库系统和机器自学控制技术虽然是三种不同的控制技术，但它间存有着许多关键的关连。责任编辑将如是说统计资料库系统和机器自学控制技术的基本上原理，并预测它间的联络和互补作用。

一、统计资料库系统的基本上原理

统计资料库系统是一类非主流的统计资料库数学模型，它以表单（即亲密关系）的方式组织机构统计数据，两张表单由行和列共同组成，当中每带队则表示两个虚拟，每两列则表示两个特性。统计资料库系统中的统计数据能透过SQL词汇展开查询、预览和删掉等操作方式，具有度的方式化和制度化特点。

二、机器自学控制技术的基本上原理

机器自学控制技术是一类人工智慧控制技术，能让电脑系统从统计数据中手动自学和抽取商业模式、规律性，进而同时实现人格加强和改良。机器自学控制技术一般来说分成四类：监督管理自学、无监督管理自学和加强自学，当中监督管理自学是最常见的一类类别。监督管理自学需要体能训练统计数据集和测试统计数据集，透过对体能训练统计数据集展开自学和加强，能得到两个数学模型，接着用这个数学模型对测试统计数据集展开预估和进行分类。

三、统计资料库系统和机器自学控制技术的关连

统计数据后处理和冲洗

在机器自学各项任务中，统计数据产品质量是十分关键的。因为如果统计数据存有缺位、严重错误或极度等问题，会严重影响数学模型的准确度和安全性。而统计资料库系统能提供更多许多基本上的统计数据预处理和冲洗机能，如除去多次重复统计数据、充填缺位统计数据、校正统计TPM等。这些操作方式能使统计数据更为制度化和完全一致化，进而提升机器自学数学模型的操控性和安全性。

特点工程建设和特点选择

在机器自学各项任务中，特点是指输出统计数据中与输出变量相关的特性，是构建数学模型的基础。而统计资料库系统中的统计数据一般来说包含多个特性（列），这些特操控性作为机器自学数学模型的特点。例如，在展开客户进行分类各项任务时，能利用客户的年龄、性别、职业、婚姻状况等特性来构建特点向量。此外，特点工程建设和特点选择也是机器自学各项任务中十分关键的环节，它能帮助我们从原始统计数据中抽取有用和有效的特点，并排除无用或冗余的特点。

数学模型体能训练和加强

在机器自学各项任务中，数学模型的体能训练和加强是十分关键的环节。而统计资料库系统中的统计数据能作为数学模型体能训练和加强的基础，透过对统计数据展开自学和挖掘，能得到更为准确和可靠的数学模型。例如，在展开信用风险评估各项任务时，能利用历史贷款记录、还款情况等统计数据来体能训练和加强机器自学数学模型。