KDD机器学习的主要目标是发现隐藏在大量数据中的规律和模式，以及对这些规律和模式进行分析和预测。这种方法可以应用于各种领域，如金融、医疗、电子商务等。
KDD机器学习的基本流程包括数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型优化。首先需要对原始数据进行清洗和预处理，以去除噪声和异常值。然后，通过特征选择方法，选取对模型建立和预测有重要作用的特征。接下来，使用机器学习算法构建模型，对数据进行训练，并对模型进行评估和优化。
KDD机器学习的常用算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等。这些算法可以应用于分类、回归、聚类等各种机器学习任务。
KDD机器学习的优点在于可以从大量数据中发现隐藏的规律和模式，提供了一种全新的数据分析和决策支持方法。然而，它也存在一些问题，如数据质量差、特征选择不准确等，需要进行进一步研究和改进。
总之，KDD机器学习是一种重要的数据挖掘和机器学习方法，对于大数据时代的数据分析和决策支持具有重要意义。
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