机器学习林

本篇文章给大家分享机器学习林，以及机器学习实战对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、机器学习里的学习到底应该怎么理解
• 2、机器学习和深度学习的区别是什么?
• 3、机器学习有哪些算法
• 4、机器学习的方法

机器学习里的学习到底应该怎么理解

1、机器学习（MachineLearning），在我看来就是让机器学习人思维的过程。机器学习的宗旨就是让机器学会“人识别事物的方法”，我们希望人从事物中了解到的东西和机器从事物中了解到的东西一样，这就是机器学习的过程。

2、机器学习最重要的最后一个领域是机器人。是什么让我们自己的智慧如此强大，不仅仅是我们能够理解世界，而是我们可以与之互动。机器人也是如此。能够识别视觉和声音的电脑是一回事；那些能够学会识别一个物体并决定如何操作它的人完全是另外一回事。

3、他在解释中评论到，机器学习就是黑客技能、数学和统计学知识的加和。数据科学维恩图。归属于Drew Conway，是一种知识共享许可的非商业归属。他还把危险区域描述为黑客技能与专业知识的加和。这里，他所指的是，那些了解得足够多的人是危险的。

4、机器可以从大量数据中进行学习，而人类则有更大的限制。随着硬件发展和数据量累计，机器学习模型可以从海量数据中学习，而人类的大脑并不能做到这一点。但换个角度看，人类最擅长的就是小样本学习并进行举一反三，比如看两张猫狗图片就能大致有个概念，而机器则往往需要海量数据才能做到。

5、机器学习就是用已知去预测未知。认识世界，就是一个从已知到未知的函数。收集一大堆数据，然后用它们去预测一个值，就是回归问题。例如数码回收，根据你的机型、机况和行情，给出一个价格走势；从一大堆数据中，找到属于某一类的那些，就是分类问题。

6、②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种，而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等 补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。

机器学习和深度学习的区别是什么?

深度学习与机器学习的区别如下：算法的复杂性 机器学习和深度学习之间的主要区别之一是它们算法的复杂性。机器学习算法通常使用更简单和更线性的算法。相比之下，深度学习算法***用人工神经网络，允许更高级别的复杂性。所需数据量 深度学习使用人工神经网络与给定数据建立相关性和关系。

随着时间的推进，学习算法的发展改变了一切。| 深度学习——一种实现机器学习的技术 人工智能、机器学习和深度学习之间的区别和联系 人工神经网络（Artificial Neural Networks）是早期机器学习中的一个重要的算法，历经数十年风风雨雨。神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。

机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。机器学习直接来源于早期的人工智能领域。

深度学习只是机器学习里面的子集。机器学习在很早的时候（比如20世纪后半叶的时候）就已经有了，并且很成熟，比如SVM就是大名鼎鼎的用来分类的分类算法。

这三个概念比较抽象，现在来用通俗的方式解释一下。通过一个经典的例子来解释人工智能、机器学习和深度学习之间的区别：比较苹果和橙子。人工智能 从广义上讲，人工智能描述一种机器与周围世界交互的各种方式。

范畴不同，兴趣时间亦不同。搜索一下就知道，人工智能兴起于上世纪50年代；机器学习是人工智能的子集，兴起于上世纪80年代；深度学习是机器学习的子集，兴起于2010年左右。人工智能讲的是能对外界的变化产生反馈的Agent；机器学习是一种实现人工智能的方法；深度学习是一种实现机器学习的技术。

机器学习有哪些算法

1、机器学习的算法包括：监督学习、非监督学习和强化学习。支持向量机：是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。例如，在纸上有两类线性可分的点，支持向量机会寻找一条直线将这两类点区分开来，并且与这些点的距离都尽可能远。

2、人工智能算法有集成算法、回归算法、贝叶斯算法等。集成算法。简单算法一般复杂度低、速度快、易展示结果，其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。每种算法好像一种专家，集成就是把简单的算法组织起来，即多个专家共同决定结果。

3、决策树是一类重要的机器学习预测建模算法。朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是一种简单而强大的预测建模算法。K最近邻算法 K最近邻（KNN）算法是非常简单而有效的。KNN的模型表示就是整个训练数据集。学习向量量化 KNN算法的一个缺点是，你需要处理整个训练数据集。

4、学习向量量化也是机器学习其中的一个算法。可能大家不知道的是，K近邻算法的一个缺点是我们需要遍历整个训练数据集。学习向量量化算法（简称 LVQ）是一种人工神经网络算法，它允许你选择训练实例的数量，并精确地学习这些实例应该是什么样的。而学习向量量化的表示是码本向量的***。

机器学习的方法

机器学习中常用的方法有：（1） 归纳学习 符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。（2） 演绎学习 （3） 类比学习：典型的类比学习有案例（范例）学习。

机器学习的方法：监督学习（Supervised Learning）监督学习是最常见的机器学习方法之一。其使用带有标签的训练数据来构建模型，然后用该模型进行预测。监督学习的目标是通过学习输入和输出之间的关系，对未知输入进行准确预测。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络等。

大主要学习方式 监督式学习 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。

关于机器学习林和机器学习实战的介绍到此就结束了，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于机器学习实战、机器学习林的信息别忘了在本站搜索。