什麼是機器學習方法

⑴ 什麼是機器學習

機器學習就是對計算機一部分數據進行學習，然後對另外一些數據進行預測與判斷。

說到人工智慧必然要了解機器學習，從信息化軟體，到電子商務，然後到高速發展互聯網時代，到至今的雲計算、大數據等，滲透到我們的生活、工作之中，在互聯網的驅動下，人們更清晰的認識和使用數據，不僅僅是數據統計、分析，我們還強調數據挖掘、預測。

機器學習的核心是「使用演算法解析數據，從中學習，然後對新數據做出決定或預測」。也就是說計算機利用以獲取的數據得出某一模型，然後利用此模型進行預測的一種方法，這個過程跟人的學習過程有些類似，比如人獲取一定的經驗，可以對新問題進行預測。

我們舉個例子，我們都知道支付寶春節的「集五福」活動，我們用手機掃「福」字照片識別福字，這個就是用了機器學習的方法。

我們可以為計算機提供「福」字的照片數據，通過演算法模型機型訓練，系統不斷更新學習，然後輸入一張新的福字照片，機器自動識別這張照片上是否有福字。

機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、計算機科學等多門學科。機器學習的概念就是通過輸入海量訓練數據對模型進行訓練，使模型掌握數據所蘊含的潛在規律，進而對新輸入的數據進行准確的分類或預測。

⑵ 常用機器學習方法有哪些

機器學習中常用的方法有：

(1) 歸納學習

符號歸納學習：典型的符號歸納學習有示例學習、決策樹學習。

函數歸納學習(發現學習)：典型的函數歸納學習有神經網路學習、示例學習、發現學習、統計學習。

(2) 演繹學習

(3) 類比學習：典型的類比學習有案例(範例)學習。

(4) 分析學習：典型的分析學習有解釋學習、宏操作學習。

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機器學習常見演算法：

1、決策樹演算法

決策樹及其變種是一類將輸入空間分成不同的區域，每個區域有獨立參數的演算法。決策樹演算法充分利用了樹形模型，根節點到一個葉子節點是一條分類的路徑規則，每個葉子節點象徵一個判斷類別。先將樣本分成不同的子集，再進行分割遞推，直至每個子集得到同類型的樣本，從根節點開始測試，到子樹再到葉子節點，即可得出預測類別。此方法的特點是結構簡單、處理數據效率較高。

2、樸素貝葉斯演算法

樸素貝葉斯演算法是一種分類演算法。它不是單一演算法，而是一系列演算法，它們都有一個共同的原則，即被分類的每個特徵都與任何其他特徵的值無關。樸素貝葉斯分類器認為這些「特徵」中的每一個都獨立地貢獻概率，而不管特徵之間的任何相關性。然而，特徵並不總是獨立的，這通常被視為樸素貝葉斯演算法的缺點。簡而言之，樸素貝葉斯演算法允許我們使用概率給出一組特徵來預測一個類。與其他常見的分類方法相比，樸素貝葉斯演算法需要的訓練很少。在進行預測之前必須完成的唯一工作是找到特徵的個體概率分布的參數，這通常可以快速且確定地完成。這意味著即使對於高維數據點或大量數據點，樸素貝葉斯分類器也可以表現良好。

3、支持向量機演算法

基本思想可概括如下：首先，要利用一種變換將空間高維化，當然這種變換是非線性的，然後，在新的復雜空間取最優線性分類表面。由此種方式獲得的分類函數在形式上類似於神經網路演算法。支持向量機是統計學習領域中一個代表性演算法，但它與傳統方式的思維方法很不同，輸入空間、提高維度從而將問題簡短化，使問題歸結為線性可分的經典解問題。支持向量機應用於垃圾郵件識別，人臉識別等多種分類問題。

⑶ 什麼是機器學習

機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。

它是人工智慧的核心，是使計算機具有智能的根本途徑。

機器學習有下面幾種定義：

(1) 機器學習是一門人工智慧的科學,該領域的主要研究對象是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的性能。

(2) 機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機演算法的研究。

(3) 機器學習是用數據或以往的經驗,以此優化計算機程序的性能標准。

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基於學習策略的機器學習分類：

(1) 模擬人腦的機器學習

符號學習：模擬人腦的宏現心理級學習過程，以認知心理學原理為基礎，以符號數據為輸入，以符號運算為方法，用推理過程在圖或狀態空間中搜索，學習的目標為概念或規則等。符號學習的典型方法有記憶學習、示例學習、演繹學習.類比學習、解釋學習等。

神經網路學習(或連接學習)：模擬人腦的微觀生理級學習過程，以腦和神經科學原理為基礎，以人工神經網路為函數結構模型，以數值數據為輸人，以數值運算為方法，用迭代過程在系數向量空間中搜索，學習的目標為函數。典型的連接學習有權值修正學習、拓撲結構學習。

(2) 直接採用數學方法的機器學習

主要有統計機器學習。

統計機器學習是基於對數據的初步認識以及學習目的的分析，選擇合適的數學模型，擬定超參數，並輸入樣本數據，依據一定的策略，運用合適的學習演算法對模型進行訓練，最後運用訓練好的模型對數據進行分析預測。

統計機器學習三個要素：

模型(model)：模型在未進行訓練前，其可能的參數是多個甚至無窮的，故可能的模型也是多個甚至無窮的，這些模型構成的集合就是假設空間。

策略(strategy)：即從假設空間中挑選出參數最優的模型的准則。模型的分類或預測結果與實際情況的誤差(損失函數)越小，模型就越好。那麼策略就是誤差最小。

演算法(algorithm)：即從假設空間中挑選模型的方法(等同於求解最佳的模型參數)。機器學習的參數求解通常都會轉化為最優化問題，故學習演算法通常是最優化演算法，例如最速梯度下降法、牛頓法以及擬牛頓法等。

⑷ 什麼是機器學習和深度學習是什麼關系

機器學習(Machine Learning，ML)是人工智慧的子領域，也是人工智慧的核心。它囊括了幾乎所有對世界影響最大的方法(包括深度學習)。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動學習的演算法。

深度學習(DeepLearning，DL)屬於機器學習的子類。它的靈感來源於人類大腦的工作方式，是利用深度神經網路來解決特徵表達的一種學習過程。深度神經網路本身並非是一個全新的概念，可理解為包含多個隱含層的神經網路結構。為了提高深層神經網路的訓練效果，人們對神經元的連接方法以及激活函數等方面做出了調整。其目的在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，模仿人腦的機制來解釋數據，如文本、圖像、聲音。

1、應用場景

機器學習在指紋識別、特徵物體檢測等領域的應用基本達到了商業化的要求。

深度學習主要應用於文字識別、人臉技術、語義分析、智能監控等領域。目前在智能硬體、教育、醫療等行業也在快速布局。

2、所需數據量

機器學習能夠適應各種數據量，特別是數據量較小的場景。如果數據量迅速增加，那麼深度學習的效果將更加突出，這是因為深度學習演算法需要大量數據才能完美理解。

3、執行時間

執行時間是指訓練演算法所需要的時間量。一般來說，深度學習演算法需要大量時間進行訓練。這是因為該演算法包含有很多參數，因此訓練它們需要比平時更長的時間。相對而言，機器學習演算法的執行時間更少。

4、解決問題的方法

機器學習演算法遵循標准程序以解決問題。它將問題拆分成數個部分，對其進行分別解決，而後再將結果結合起來以獲得所需的答案。深度學習則以集中方式解決問題，而不必進行問題拆分。

⑸ 機器學習的分類

機器學習的分類主要有學習策略、學習方法、數據形式。學習目標等。
從學習策略方面來看，如果比較嚴謹的講，那就是可分為兩種：
(1) 模擬人腦的機器學習
符號學習：模擬人腦的宏現心理級學習過程，以認知心理學原理為基礎，以符號數據為輸入，以符號運算為方法，用推理過程在圖或狀態空間中搜索，學習的目標為概念或規則等。符號學習的典型方法有記憶學習、示例學習、演繹學習.類比學習、解釋學習等。
神經網路學習(或連接學習)：模擬人腦的微觀生理級學習過程，以腦和神經科學原理為基礎，以人工神經網路為函數結構模型，以數值數據為輸人，以數值運算為方法，用迭代過程在系數向量空間中搜索，學習的目標為函數。典型的連接學習有權值修正學習、拓撲結構學習。
(2) 直接採用數學方法的機器學習
主要有統計機器學習。
統計機器學習是基於對數據的初步認識以及學習目的的分析，選擇合適的數學模型，擬定超參數，並輸入樣本數據，依據一定的策略，運用合適的學習演算法對模型進行訓練，最後運用訓練好的模型對數據進行分析預測。
統計機器學習三個要素：
模型(model)：模型在未進行訓練前，其可能的參數是多個甚至無窮的，故可能的模型也是多個甚至無窮的，這些模型構成的集合就是假設空間。
策略(strategy)：即從假設空間中挑選出參數最優的模型的准則。模型的分類或預測結果與實際情況的誤差(損失函數)越小，模型就越好。那麼策略就是誤差最小。
演算法(algorithm)：即從假設空間中挑選模型的方法(等同於求解最佳的模型參數)。機器學習的參數求解通常都會轉化為最優化問題，故學習演算法通常是最優化演算法，例如最速梯度下降法、牛頓法以及擬牛頓法等。
如果從學習方法方面來看的話，主要是歸納學習和演繹學習以及類比學習、分析學習等。
如果是從學習方式方面來看，主要有三種，為監督學習、無監督學習、 強化學習。
當從數據形式上來看的話，為 結構化學習、非結構化學習、
還可從學習目標方面來看，為 概念學習、規則學習、函數學習、類別學習、貝葉斯網路學習。

⑹ 機器學習有哪些學習方法

在繼續學，我感覺有一些特定的方式來完成你的思想思維以及思想作為。

⑺ 什麼是機器學習

機器學習（MachineLearning），在我看來就是讓機器學習人思維的過程。機器學習的宗旨就是讓機器學會「人識別事物的方法」，我們希望人從事物中了解到的東西和機器從事物中了解到的東西一樣，這就是機器學習的過程。

⑻ 什麼是機器學習

機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。

它是人工智慧的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

⑼ 什麼是機器學習，人工智慧，深度學習

人工智慧（AI）、機器學習（machinelearning）和深度學習（deeplearning）都用上了。這三者在AlphaGo擊敗李世乭的過程中都起了作用，但它們說的並不是一回事。

今天我們就用最簡單的方法——同心圓，可視化地展現出它們三者的關系和應用。

如下圖，人工智慧是最早出現的，也是最大、最外側的同心圓；其次是機器學習，稍晚一點；最內側，是深度學習，當今人工智慧大爆炸的核心驅動。

⑽ 機器學習是什麼

提起機器學習，我們不得不給機器學習下一個准確的定義。在直觀的層面，如果說計算機科學是研究關於演算法的科學，那麼機器學習就是研究關於「學習演算法」的科學，或者說，不同於一般的顯式編程，機器學習就是研究如何使得計算機在無法被顯式編程的情況下進行學習的領域，需要注意的是，顯式與否都是對於人類而言的——人類能否明確的搞清楚每個決策步驟，對於計算機而言，構成不同演算法的代碼與指令沒有任何區別。
更加精確的說，機器學習的定義如下：
A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.
一個（機器學習）的程序就是可以從經驗數據E中對任務T進行學習的演算法，它在任務T上的性能度量P會隨著對於經驗數據E的學習而變得更好
由於機器學習必然利用了某些經驗，它們常常數據的形式存在，我們稱之為數據集，其中的每個數據稱為記錄。例如我們通過一個人的性別、年齡和身高預測他是否患某種常見疾病，有以下數據：
（性別：男；年齡：18；身高：174；是否得病：否）
（性別：女；年齡：17；身高：164；是否得病：是）
（性別：男；年齡：20；身高：181；是否得病：是）
（性別：女；年齡：16；身高：161；是否得病：是） ……
這可以被稱為一個數據集，其中每個人的數據稱為記錄。在記錄中，關於該對象的描述型數據稱為屬性，由於屬性往往有很多個——如上文的年齡，身高等，可以構成屬性向量，這些向量張成的空間稱為屬性空間。而我們的演算法需要預測那個量被稱為標記（label）——在上文中便是「得病與否」。在有的數據集中存在標記，有的不存在。標記構成的空間稱為標記空間，也稱為輸出空間。
顯然，由於我們只能得到整個總體數據的一部分——即訓練樣本，我們程序得到的模型卻不能只適應於這個訓練樣本，它必須對整個總體數據都有比較好的預測效果。這就是說我們的模型必須具有泛化的能力。
我們訓練得到的模型稱為一個假設，所有的模型一起構成了假設空間。顯然，可能有多種假設空間和訓練數據一致——就好像對於一個知識點很少的課堂學習，有不少人能得到很高的分數，但是對於整個總體數據，學習的不同模型顯然效果差別很大——真正考驗很多難的知識點的考試，考驗把上述表面上的學霸分開。
每個假設——也就是訓練的模型，必然有其歸納偏好，也就是說，在訓練集中沒有見過的情況，或者兩者皆可的情況，模型會選擇哪種。歸納偏好是模型進行泛化的能力基礎。