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下面选项中,不属于环境建模常用方法的是( )
2.云计算，大数据，数据挖掘，机器学习，模式识别。这些概念之间的关系是怎么样的？
不属于环境建模常用方法的是非参数回归分析。
环境建模是指利用数学、物理和计算机科学等方法对环境系统进行描述、预测和评估的过程。在环境建模中，常用的方法包括统计分析、物理模型、经验模型、机器学习、数据挖掘以及人工神经网络等。但是，并不是所有的方法都适用于环境建模。以下是三种不属于环境建模常用的方法。
1、大数据分析法。随着信息时代的到来，大数据分析法已经逐渐成为各个领域的研究热点。然而，在环境建模中，由于环境信息的缺乏和复杂性，大数据分析法并不能很好的解决问题。虽然可以通过收集和整理大量的环境数据，但是在数据挖掘和分析过程中，存在着数据质量问题、数据处理问题和模型的不确定性问题等。因此，大数据分析法在环境建模中并不是常用的方法之一。
2、SWOT分析法。SWOT(Strengths,Weaknesses,Opportunities,Threats)分析法被广泛应用于企业战略规划和市场开发方面。虽然SWOT分析法可以帮助人们了解环境系统的内、外部因素以及其优缺点等信息，但是，它并不能给出环境系统的具体运行规律和数学模型。在环境建模中，通过SWOT分析法得到的信息，可能仅仅是一个简单的判断和描述，并不能准确地预测环境系统的变化趋势。
3、 系统是一种基于人工智能技术的计算机程序，可以通过收集和整理 的知识和经验来解决特定的问题。虽然 系统在某些领域中已经得到了广泛的应用，但是在环境建模中，由于环境系统的复杂性和不确定性等因素，很难将 的知识和经验完全转化为数学模型和算法。此外，对于那些没有经验、不确定或对于 意见存在争议的领域， 系统也难以准确预测和评估环境系统。
总之，虽然大数据分析法、SWOT分析法和 系统等方法在一定程度上可以帮助环境建模，但是在面对复杂、不确定的环境系统时效果并不理想。因此，在环境建模中更常用的是物理模型、经验模型、机器学习和人工神经网络等方法，以从根本上描述和解释环境系统的运行规律。
云计算，大数据，数据挖掘，机器学习，模式识别。这些概念之间的关系是怎么样的？
说到人工智能，就不能不提到机器学习和深度学习。很多时候，我们得先明确人工智能与机器学习和深度学习的关系，我们才能更好地去分析和理解人工智能与数据分析、统计学和数据挖掘思维关联。人工智能与统计学、数据分析和数据挖掘的联系，更多的是机器学习与深度学习，同数据分析与数据挖掘的关联。
0.人工智能
人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支，又是众多学科的一个交叉学科，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和 系统等等，人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能包括众多的分支领域，比如大家熟悉的机器学习、自然语言理解和模式识别等。
1.机器学习
机器学习属于人工智能研究与应用的一个分支领域。机器学习的研究更加偏向理论性，其目的更偏向于是研究一种为了让计算机不断从数据中学习知识，而使机器学习得到的结果不断接近目标函数的理论。
机器学习，引用卡内基梅隆大学机器学习研究领域的着名教授Tom Mitchell的经典定义：
如果一个程序在使用既有的经验E(Experience)来执行某类任务T(Task)的过程中被认为是“具备学习能力的”，那么它一定要展现出：利用现有的经验E，不断改善其完成既定任务T的性能(Performance)的特质。
机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测 欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。在我们当下的生活中，语音输入识别、手写输入识别等技术，识别率相比之前若干年的技术识别率提升非常巨大，达到了将近97%以上，大家可以在各自的手机上体验这些功能，这些技术来自于机器学习技术的应用。
那机器学习与数据挖掘的联系是什么呢？
机器学习为数据挖掘提供了理论方法，而数据挖掘技术是机器学习技术的一个实际应用。逐步开发和应用了若干新的分析方法逐步演变而来形成的；这两个领域彼此之间交叉渗透，彼此都会利用对方发展起来的技术方法来实现业务目标，数据挖掘的概念更广，机器学习只是数据挖掘领域中的一个新兴分支与细分领域，只不过基于大数据技术让其逐渐成为了当下显学和主流。
2.数据挖掘
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础，它的主要目的是从各种各样的数据来源中，提取出超集的信息，然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的模式和内在关系。这就意味着，数据挖掘不是一种用来证明假说的方法，而是用来构建各种各样的假说的方法。数据挖掘不能告诉你这些问题的答案，他只能告诉你，A和B可能存在相关关系，但是它无法告诉你A和B存在什么相关关系。机器学习是从假设空间H中寻找假设函数g近似目标函数f。数据挖掘是从大量的数据中寻找数据相互之间的特性。
数据挖掘是基于数据库系统的数据发现过程，立足与数据分析技术之上，提供给为高端和高级的规律趋势发现以及预测功能；同时数据量将变得更为庞大，依赖于模式识别等计算机前沿的技术；其还有另外一个名称为商业智能(BI, Business Intelligence)，依托于超大型数据库以及数据仓库、数据集市等数据库技术来完成。
主要挖掘方法有: 分类 、 估计、预测、相关性分组或关联规则、 聚类、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视 ，音 等)等技术。
3.深度学习
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。晦涩难懂的概念，略微有些难以理解，但是在其高冷的背后，却有深远的应用场景和未来。
那深度学习和机器学习是什么关系呢？
深度学习是实现机器学习的一种方式或一条路径。其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。比如其按特定的物理距离连接；而深度学习使用独立的层、连接，还有数据传播方向，比如最近大火的卷积神经网络是 个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能，让机器认知过程逐层进行，逐步抽象，从而大幅度提升识别的准确性和效率。
神经网络是机器学习的一个分支，而深度学习又是神经网络的一个大分支，深度学习的基本结构是深度神经网络。
4.数据分析
数据分析的概念：基于数据库系统和应用程序，可以直观的查看统计分析系统中的数据，从而可以很快得到我们想要的结果；这个就是最基本的数据分析功能，也是我们在信息化时代了，除了重构业务流程、提升行业效率和降低成本之外的了。另外数据分析更多的是指从历史数据里面发现有价值的信息，从而提高决策的科学性。数据分析更侧重于通过分析数据的历史分布然后从中得出一些有价值的信息。还有一个数据分析更重要的功能，就是数据可视化。
比如说，在财务系统的信息化中，基于企业的财务系统，我们可以直观获取企业现金流量表、资产负债表和利润表，这些都来自与我们的数据分析技术。数据分析目前常用的软件是Excel, R, Python等工具。
在对比数据分析和数据挖掘时，数据分析则更像是对历史数据的一个统计分析过程，比如我们可以对历史数据进行分析后得到一个粗糙的结论，但当我们想要深入探索为什么会出现这个结论时，就需要进行数据挖掘，探索引起这个结论的种种因素，然后建立起结论和因素之间模型，当有因素有新的值出现时，我们就可以利用这个模型去预测可能产生的结论。
因此数据分析更像是数据挖掘的一个中间过程。
5.总结
人工智能与机器学习、深度学习的关系
严格意义上说，人工智能和机器学习没有直接关系，只不过是机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式，也是最重要的实现方式。
深度学习是机器学习比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。
数据挖掘与机器学习的关系
数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。
机器学习是数据挖掘的一种重要方法，但机器学习是另一门学科，并不从属于数据挖掘，二者相辅相成。
深度学习、机器学习的发展带了许多实际的商业应用，让虚幻的AI逐步落地，进而影响人类社会发展；
深度学习、机器学习以及未来的AI技术，将让无人驾驶汽车、更好的预防性治疗技术、更发达智能的疾病治疗诊断系统、更好的人类生活娱乐辅助推荐系统等，逐步融入人类社会的方方面面。
AI即使是现在，也是未来，不再是一种科幻影像和概念，业界变成了人类社会当下的一种存在，不管人类是否喜欢或者理解，他们都将革命性地改变创造AI的我们人类自身。
给你解释一下这些术语：
云计算：就是个炒得很热的商业概念，其实说白了就是将计算任务转移到服务器端，用户只需要个显示器就行了，不过服务器的计算资源可以转包。当然，要想大规模商业化，这里还有些问题，特别是 保护问题。
大数据：说白了就是数据太多了。如今几兆的数据在20年前也是大数据。但如今所说的大数据特殊在哪呢？如今的问题是数据实在是太多了，这已经超过了传统计算机的处理能力（区别与量子计算机），所以对于大数据我们不得不用一些折衷的办法（比如数据挖掘），就是说没必要所有数据都需要 管理，实际上有效数据很有限，用数据挖掘的方法把这些有限的知识提取出来就行了。·此外，数据抽样，数据压缩也是解决大数据问题的一些策略。
数据挖掘：从数据中提取潜在知识，这些知识可以描述或者预测数据的特性。有代表性的数据挖掘任务包括关联规则分析、数据分类、数据聚类等，这些你在任一本数据挖掘教材都可以了解。下面我说说和大数据的区别：数据挖掘只是大数据处理的一个方法。马云所说的大数据，或者如今商业领域所说的大数据，实际上指的就是数据挖掘，其实真正所谓大数据，或者Science杂志中提到的大数据，或者奥巴马提出的大数据发展战略，我的理解是，这些都远远大于数据挖掘的范畴，当然数据挖掘是其中很重要的一个方法。真正目的是如何将大数据进行有效管理。
机器学习：这个词很虚，泛指了一大类计算机算法。重点是学习这个词，如果想让计算机有效学习，目前绝大多数方法都采用了迭代的方法。所以在科研界，只要是采用了这种迭代并不断逼近的策略，一般都可以归到机器学习的范畴。此外，所谓学习，肯定要知道学什么，这就是所谓训练集，从训练集数据中计算机要学到其中的某个一般规律，然后用一些别的数据（即测试集）来看看学得好不好，之后才能用于实际应用。所以，选取合适的训练集也是个学问。
模式识别：意思就是模式的识别。模式多种多样，可以是语言，可以是图像，可以是事物一些有意义的模块，这些都算。所以总体来说，模式识别这个词我是觉得有点虚，倒是具体的人脸图像识别、声音识别等，这些倒是挺实在的。也许是我不太了解吧。
另外说说你的其他问题。
传统分析方法不包括数据挖掘。对于数据分析这块我不是很了解，不过可以肯定的是，传统分析都有一定的分析方向，比如我就想知道这两个商品的关联情况，那我查查数据库就行了。数据挖掘虽说有些历史，不过也挺时髦的，它是自动将那些关联程度大的商品告诉你，这期间不需要用户 数据分析的具体对象。
如果想应对大数据时代，数据挖掘这门课是少不了的。此外对数据库，特别是并行数据库、分布式数据库，最好了解点。至于机器学习和模式识别，这些总的来说和数据挖掘关系不太大，除了一些特殊的领域外。
总之，概念挺热，但大数据还很不成熟，无论从研究上还是商业化上。我目前在作大数据背景下的算法研究，说实话，目前基本没有拓展性非常强的算法，所以未来大数据的发展方向，我也挺迷茫。
PS：将数据挖掘应用于商业，最最重要的就是如何确定挖掘角度，这需要你对具体应用的领域知识非常了解，需要你有非常敏锐的眼光。至于数据挖掘的具体算法，这些就交给我们专门搞研究的吧！（对算法的理解也很重要，这可以把算法拓展到你的应用领域）
今天的讨论已经涵盖了“下面选项中,不属于环境建模常用方法的是( )”的各个方面。我希望您能够从中获得所需的信息，并利用这些知识在将来的学习和生活中取得更好的成果。如果您有任何问题或需要进一步的讨论，请随时告诉我。