機器學習是指什麼

① 什麼是機器學習框架

機器學習框架是涵蓋用於分類，回歸，聚類，異常檢測和數據准備的各種學習方法，並且其可以或可以不包括神經網路方法。比較流行的機器學習框架有：

1. Apache Singa

Apache Singa是一個用於在大型數據集上訓練深度學習的通用分布式深度學習平台，它是基於分層抽象的簡單開發模型設計的。它還支持各種當前流行的深度學習模型，有前饋模型(卷積神經網路，CNN)，能量模型(受限玻爾茲曼機，RBM和循環神經網路，RNN)，還為用戶提供了許多內嵌層。

2. Amazon Machine Learning(AML)

Amazon Machine Learning(AML)是一種讓各種級別使用機器學習技術的開發人員可輕松掌握的一個服務，提供了視覺工具和向導，可以指導在不必學習復雜的機器學習演算法和技術的情況下建立機器學習。

3. Azure ML Studio

Azure ML Studio允許微軟Azure的用戶創建和訓練模型，隨後將這些模型轉化為能被其他服務使用的API。盡管您可以將自己的Azure存儲鏈接到更大模型的服務，但是每個賬戶模型數據的存儲容量最多不超過10GB。

4. Caffe

Caffe是由伯克利視覺學習中心(BLVC)和社區貢獻者們基於BSD-2-協議開發的一個深度學習框架，它秉承「表示、效率和模塊化」的開發理念。模型和組合優化通過配置而不是硬編碼實現，並且用戶可根據需要在CPU處理和GPU處理之間進行切換，Caffe的高效性使其在實驗研究和產業部署中的表現很完美，使用單個NVIDIA K40 GPU處理器每天即可處理超過六千萬張圖像 。

(1)機器學習是指什麼擴展閱讀：

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[8]。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。

② 機器學習，是什麼原理呢

機器學習是有一個很明確的定義的
就是利用經驗改善系統性能的技術方專向
經驗目前屬指的就是數據，改善系統性能，指的就是能，改善完成一個特定任務的模型的精度，
目前的機器學習，通過數據來建模，最後完成一些分類任務，舉個例子，利用過去一段時間的氣象數據，來預測明天的氣溫是多少度

③ 什麼是機器學習

深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。學習的話可以加裙前面六九式中間二六九最後加上五四零就可以進來學習了奧，不定期還會有資料推送，還有人工智慧領域大牛在線解答問題。
深度學習的概念由hinton等人於2006年提出。基於深信度網(dbn)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外lecun等人提出的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。
深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。
同機器學習方法一樣，深度機器學習方法也有監督學習與無監督學習之分．不同的學習框架下建立的學習模型很是不同．例如，卷積神經網路（convolutional neural networks，簡稱cnns）就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網（deep belief nets，簡稱dbns）就是一種無監督學習下的機器學習模型。
深度不足會出現問題
在許多情形中深度2就足夠表示任何一個帶有給定目標精度的函數。但是其代價是：圖中所需要的節點數(比如計算和參數數量)可能變的非常大。理論結果證實那些事實上所需要的節點數隨著輸入的大小指數增長的函數族是存在的。
我們可以將深度架構看做一種因子分解。大部分隨機選擇的函數不能被有效地表示，無論是用深的或者淺的架構。但是許多能夠有效地被深度架構表示的卻不能被用淺的架構高效表示。一個緊的和深度的表示的存在意味著在潛在的可被表示的函數中存在某種結構。如果不存在任何結構，那將不可能很好地泛化。
大腦有一個深度架構
例如，視覺皮質得到了很好的研究，並顯示出一系列的區域，在每一個這種區域中包含一個輸入的表示和從一個到另一個的信號流(這里忽略了在一些層次並行路徑上的關聯，因此更復雜)。這個特徵層次的每一層表示在一個不同的抽象層上的輸入，並在層次的更上層有著更多的抽象特徵，他們根據低層特徵定義。
需要注意的是大腦中的表示是在中間緊密分布並且純局部：他們是稀疏的：1%的神經元是同時活動的。給定大量的神經元，仍然有一個非常高效地(指數級高效)表示。
認知過程逐層進行，逐步抽象
人類層次化地組織思想和概念；
人類首先學習簡單的概念，然後用他們去表示更抽象的；
工程師將任務分解成多個抽象層次去處理；
學習/發現這些概念(知識工程由於沒有反省而失敗？)是很美好的。對語言可表達的概念的反省也建議我們一個稀疏的表示：僅所有可能單詞/概念中的一個小的部分是可被應用到一個特別的輸入(一個視覺場景)。
核心思想
把學習結構看作一個網路，則深度學習的核心思路如下：
①無監督學慣用於每一層網路的pre-train；
②每次用無監督學習只訓練一層，將其訓練結果作為其高一層的輸入；
③用自頂而下的監督演算法去調整所有層

④ python的機器學習是什麼

如果有興趣不妨學一下。機器學習和普通的數據分析不同，它是讓電腦主動找到一些數據的版內在權邏輯，而不是被動的求平均數、方差、線性回歸等。
機器學習和人工智慧略有差異，但原理是一樣的，都是讓電腦自己尋找數據的內在邏輯。不同之處是，機器學習常用比較經典的演算法，如樸素貝葉斯、支持向量等，而人工智慧常用各種神經網路，如DNN、CNN、RNN等。

⑤ 機器學習演算法指的是什麼

機器學習演算法一般包含：人工智慧演算法，回歸演算法，決策樹演算法，貝葉斯演算法，聚類演算法等

⑥ 機器學習定義

機器來學習其實就是研究計算自機怎樣模擬人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，並重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身。人類是通過從以往發生事情的經驗中進行學習的；而對於計算機來說，他們學習的經驗其實就是一堆數據。即我們通過喂給計算機一堆數據，讓計算機學習出一個模型，然後將這個模型運用到新的數據上作出一些預測。
近年來互聯網數據大爆炸，數據的豐富度和覆蓋面遠遠超出人工可以觀察和總結的范疇，而機器學習的演算法能指引計算機在海量數據中，挖掘出有用的價值，這也是無數學習者為之著迷的原因。

⑦ 機器學習的分類

目前機器學習主流分為：監督學習，無監督學習，強化學習。
監督學習：
監督學習可分為「回歸」和「分類」問題。
在回歸問題中，我們會預測一個連續值。也就是說我們試圖將輸入變數和輸出用一個連續函數對應起來；而在分類問題中，我們會預測一個離散值，我們試圖將輸入變數與離散的類別對應起來。
每個數據點都會獲得標注，如類別標簽或與數值相關的標簽。一個類別標簽的例子：將圖片分類為「蘋果」或「橘子」；數值標簽的例子如：預測一套二手房的售價。監督學習的目的是通過學習許多有標簽的樣本，然後對新的數據做出預測。例如，准確識別新照片上的水果（分類）或者預測二手房的售價（回歸）。
無監督學習：
在無監督學習中，我們基本上不知道結果會是什麼樣子，但我們可以通過聚類的方式從數據中提取一個特殊的結構。
在無監督學習中給定的數據是和監督學習中給定的數據是不一樣的。數據點沒有相關的標簽。相反，無監督學習演算法的目標是以某種方式組織數據，然後找出數據中存在的內在結構。這包括將數據進行聚類，或者找到更簡單的方式處理復雜數據，使復雜數據看起來更簡單。
強化學習：
Alphago用的就是強化學習，強化學習是一種學習模型，它並不會直接給你解決方案——你要通過試錯去找到解決方案。
強化學習不需要標簽，你選擇的行動（move）越好，得到的反饋越多，所以你能通過執行這些行動看是輸是贏來學習下圍棋，不需要有人告訴你什麼是好的行動什麼是壞的行動。
給我影響最深的就是參加混沌大學的線下課，是AI的重量級人物Michael I. Jordan講的，其中有一段視頻是一個模擬的人，利用強化學習的演算法，從站不起來到最後能夠正常跑步的過程，而且真正實現的代碼連100行都不到，一頁ppt而已。
總結：
目前用到最多是監督學習和無監督學習，尤其是監督學習，因為應用場景多能給公司創造直接價值，如果找工作可以多關注。
但是強化學習是未來，因為能學習到的能力沒有數據限制。

⑧ 機器學習的含義是什麼

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。
機器學習是人工智慧研究較為年輕的分支，它的發展過程大體上可分為4個時期。
第一階段是在20世紀50年代中葉到60年代中葉，屬於熱烈時期。
第二階段是在20世紀60年代中葉至70年代中葉，被稱為機器學習的冷靜時期。
第三階段是從20世紀70年代中葉至80年代中葉，稱為復興時期。
機器學習的最新階段始於1986年。
機器學習進入新階段的重要表現在下列諸方面：
(1) 機器學習已成為新的邊緣學科並在高校形成一門課程。它綜合應用心理學、生物學和神經生理學以及數學、自動化和計算機科學形成機器學習理論基礎。
(2) 結合各種學習方法，取長補短的多種形式的集成學習系統研究正在興起。特別是連接學習符號學習的耦合可以更好地解決連續性信號處理中知識與技能的獲取與求精問題而受到重視。
(3) 機器學習與人工智慧各種基礎問題的統一性觀點正在形成。例如學習與問題求解結合進行、知識表達便於學習的觀點產生了通用智能系統SOAR的組塊學習。類比學習與問題求解結合的基於案例方法已成為經驗學習的重要方向。
(4) 各種學習方法的應用范圍不斷擴大，一部分已形成商品。歸納學習的知識獲取工具已在診斷分類型專家系統中廣泛使用。連接學習在聲圖文識別中占優勢。分析學習已用於設計綜合型專家系統。遺傳演算法與強化學習在工程式控制制中有較好的應用前景。與符號系統耦合的神經網路連接學習將在企業的智能管理與智能機器人運動規劃中發揮作用。
(5) 與機器學習有關的學術活動空前活躍。國際上除每年一次的機器學習研討會外，還有計算機學習理論會議以及遺傳演算法會議。

⑨ 機器學習有哪些分類

機器學習可以分成下面幾種類別：
監督學習從給定的訓練數據集中學習出回一個函數，當答新的數據到來時，可以根據這個函數預測結果。監督學習的訓練集要求是包括輸入和輸出，也可以說是特徵和目標。訓練集中的目標是由人標注的。常見的監督學習演算法包括回歸分析和統計分類。
監督學習和非監督學習的差別就是訓練集目標是否人標注。他們都有訓練集 且都有輸入和輸出
無監督學習與監督學習相比，訓練集沒有人為標注的結果。常見的無監督學習演算法有生成對抗網路、聚類。
半監督學習介於監督學習與無監督學習之間。
增強學習機器為了達成目標，隨著環境的變動，而逐步調整其行為，並評估每一個行動之後所到的回饋是正向的或負向的。

⑩ 機器學習的基本任務是什麼

就目前而言，大家都聽說過人工智慧、物聯網以及大數據。當然，人工智慧的熱度最高。可以說，我國當下的人工智慧發展是處於領先水平的。現如今，人工智慧有很多的應用早已在人們的生活中普及，那麼大家是否知道機器學習的基本任務是什麼呢？下面我們直接進入正題。
1.機器學習的概念是什麼？
對於機器學習的概念，網路上是這么解釋的，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。
2.機器學習中的任務
當然，機器學習基於數據，並以此獲取新知識、新技能。它的任務有很多，分類是其基本任務之一。分類就是將新數據劃分到合適的類別中，一般用於類別型的目標特徵，如果目標特徵為連續型，則往往採用回歸方法。回歸是對新目標特徵進行預測，是機器學習中使用非常廣泛的方法之一。
3.分類和回歸
機器學習中的分類和回歸，都是先根據標簽值或目標值建立模型或規則，然後利用這些帶有目標值的數據形成的模型或規則，對新數據進行識別或預測。這兩種方法都屬於監督學習。與監督學習相對是無監督學習，無監督學習不指定目標值或預先無法知道目標值，它可以將把相似或相近的數據劃分到相同的組里，聚類就是解決這一類問題的方法之一。
4.機器學習的演算法都有哪些呢？
機器學習除了監督學習、無監督學習這兩種最常見的方法外，還有半監督學習、強化學習等方法，這些基本任務間的關系就是機器學習包括監督學習和無監督學習，而監督學習就是基於輸入數據及目標值訓練預測模型，而具體細分為分類和回歸，其中分類就是有決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯、K-近鄰、集成方法等等，而回歸則是有線性回歸、邏輯回歸、集成方法、神經網路知識等等。而非監督學習就是根據輸入數據對數據進行分組，其中最具體的方式就是聚類，而涉及到的演算法有K-均值演算法，高斯混合演算法、分層聚類演算法等等。
通過這篇文章我們給大家介紹了關於機器學習基本任務的知識，從中我們不難發現機器學習有很多可供運用和發展的東西，我們在學習機器學習的時候一定要好好吸收這些知識的，讓自己的基礎更加牢固，能夠融會貫通。