機器學習是什麼意思

⑴ 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。

⑵ 機器學習中學習速率是什麼意思

學習速來率是一個超參數，它控制自了我們在多大程度上調整了我們的網路的權重，並對損失梯度進行了調整。值越低，沿著向下的斜率就越慢。雖然這可能是個好的辦法(使用低學習率)，以確保我們不會錯過任何局部極小值，但這也可能意味著我們要花很長時間才會收斂——尤其是如果我們陷入了停滯不前的區域。

⑶ 什麼是機器學習與數據挖掘、深度學習有什麼區別

數據挖掘：也就是data mining，是一個很寬泛的概念。字面意思就是從成噸的數據裡面挖掘有用的信專息。這個屬工作BI（商業智能）可以做，數據分析可以做，甚至市場運營也可以做。你用excel分析分析數據，發現了一些有用的信息，然後這些信息可以指導你的business，恭喜你，你已經會數據挖掘了。
機器學習：machine learning，是計算機科學和統計學的交叉學科，基本目標是學習一個x->y的函數（映射），來做分類或者回歸的工作。之所以經常和數據挖掘合在一起講是因為現在好多數據挖掘的工作是通過機器學習提供的演算法工具實現的，例如廣告的ctr預估，PB級別的點擊日誌在通過典型的機器學習流程可以得到一個預估模型，從而提高互聯網廣告的點擊率和回報率；個性化推薦，還是通過機器學習的一些演算法分析平台上的各種購買，瀏覽和收藏日誌，得到一個推薦模型，來預測你喜歡的商品。
深度學習：deep learning，機器學習裡面現在比較火的一個topic（大坑），本身是神經網路演算法的衍生，在圖像，語音等富媒體的分類和識別上取得了非常好的效果，所以各大研究機構和公司都投入了大量的人力做相關的研究和開發。

⑷ 機器學習常說到的trick是什麼意思

trick指得是技巧的意思，也就是可以使機器學習或者深度學習等在訓練時提升性能的小技巧和方法（如深度學習中的數據增強等）

⑸ 人工智慧，機器學習與深度學習是什麼意思

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的回理論、方法、技術答及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。
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。
機器學習（Machine Learning）是一門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的學科。
準星雲學科技有限公司推出的AI-MATH高考機器人就是典型的人工智慧案例，可以在斷網的情況下獨立進行答題。該公司後續推出產品的「豆豆數學」便是基於該機器人技術之上的衍生品。豆豆數學是全國第一家可以拍照診斷作業的學生數學輔導app，也是第一家可以錄入任何教材教輔的老師輔助教學app，目前已在多所學校開始了全面推廣，代理商遍布全國。

⑹ 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 。

(6)機器學習是什麼意思擴展閱讀：

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。