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数学规划：数据挖掘与机器学习的基石及应用洞察

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当今时代，数据量呈现出爆炸式的增长态势。从互联网上的海量文本、图像和视频，到金融交易记录、医疗健康数据以及工业生产过程中的传感器数据等，数据无处不在。这些数据蕴含着丰富的信息和潜在的价值，然而，如何有效地从如此庞大的数据中提取有意义的知识，成为了众多领域面临的关键挑战。数据挖掘和机器学习技术应运而生，它们为解决这一挑战提供了有力的工具和方法。

数据挖掘旨在从大量的数据中发现潜在的、有价值的模式和知识，其过程涉及数据预处理、特征提取、模式识别和知识表示等多个环节。机器学习则是让计算机通过数据进行学