導讀機器學習和數據發掘是緊密相關的，要進行數據發掘需求掌握壹些機器學習所用的方法和模型常識，通過模型的練習能夠得到處理數據的最優模型，那麽大數據分析師進行數據挖掘常用模型有哪些?下面就來壹起了解壹下。
1、半監督學習
半監督學習算法要求輸入數據部分被標識，部分沒有被標識，這種學習模型可以用來進行預測，但是模型首先需要學習數據的內在結構以便合理的組織數據來進行預測。應用場景包括分類和回歸，算法包括壹些對常用監督式學習算法的延伸，這些算法首先試圖對未標識數據進行建模，在此基礎上再對標識的數據進行預測。
2、無監督學習模型
在非監督式學習中，數據並不被特別標識，學習模型是為了推斷出數據的壹些內在結構，應用場景包括關聯規則的學習以及聚類等。
3、監督學習模型
監督學習模型，就是人們經常說的分類，通過已經有的訓練樣本(即已知數據以及其對應的輸出)去訓練得到壹個最優模型，然後再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的，也就具有了對未知數據進行分類的能力。
以上就是大數據分析師進行數據挖掘常用模型，希望想要從事數據分析行業的大家，能夠趕快學習起來，如果還想了解更多，歡迎繼續關註!