機器學習是什麼

Ⅰ 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

Ⅱ 機器學習都有什麼用

人工智慧，比如各類模擬、擬人應用，如機器人
醫療用於各類擬合預測
金融高頻交易
互聯網數據挖掘、關聯
再具體一點，比如水產的水質預測
比如無人汽車，應用了機器學習和神經網路

Ⅲ 機器學習的含義是什麼

機器學習其實是一門多領域交叉學科，它涉及到計算機科學、概率統計、函數版逼近論、最優化理論、控權制論、決策論、演算法復雜度理論、實驗科學等多個學科。機器學習的具體定義也因此有許多不同的說法，分別以某個相關學科的視角切入。但總體上講，其關注的核心問題是如何用計算的方法模擬類人的學習行為：從歷史經驗中獲取規律（或模型），並將其應用到新的類似場景中

Ⅳ 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。

Ⅳ 機器學習是什麼

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、演算法內復雜度理論等多門學科。專門研究計容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。深度學習的發展需要大數據跟計算力的支撐，思騰合力成立 10 年來深耕教育、科研、AI行業，80%做人工智慧科研等領域研究的重點高校已應用思騰產品，為各專業老師和同學們的科學實驗研究提供了優秀的GPU加速解決方案，以及中科院下屬各科研機構、研究所等也跟思騰建立了長期的合作關系，助力國家各領域科學研究。

Ⅵ 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。

Ⅶ 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

Ⅷ 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。

Ⅸ 機器學習是什麼

有一天，你想吃芒果了，你就到地邊的小攤上去買芒果，你可以自己用手挑芒果。挑完攤主稱重，根據重量付錢。
買芒果嘛，你只要不是重口味或者口味獨特，還是選擇最甜的，熟透了的芒果。因為你是根據重量來付錢的，又不是根據甜的程度或者熟了的程度，雖然攤主有時候會把好的芒果挑出一堆來單獨漲價，但是這里這個攤主沒這么做。
奶奶曾經告訴過你，芒果要買金黃色的，黃橙橙黃燦燦的，這樣的最甜，不要買那些淺黃色的，因為還沒熟透。
這樣你就有了一點經驗，雖然這點經驗是別人直接教給我的：「甜芒果，就是金黃色的」。
生活沒那麼簡單
回家，高高興興吃芒果，但是很快你會發現，並不是每個芒果都那麼甜，有些不甜。奶奶的經驗不是100%正確。只通過顏色判斷芒果甜不甜，不是很靠譜。
你回憶後發現「好像是又大又金黃色的比較甜，那些小點的金黃色的芒果，得有一半是不甜。」（買了100個金黃色的芒果，有50個大的，都是甜的；另外有50個小的，其中有25個是不甜的。）
你總結出來一條經驗規則了：大的金黃色的是最甜的。哈哈。你又高高興興的去買芒果。Shit，你熟悉的、你信得過的那個攤主走了。所以你得
換一個小攤買芒果了，但是新的攤主的芒果是產自不同的地方，你之前總結的經驗可能不行了，你不知道能不能遷移過去（transfer
learning），於是你從頭再開始嘗試吧，發現這里小的，淺黃色的是最甜的！
一天，你表妹來找你玩，想吃芒果，但是她不在乎甜不甜，她喜歡吃多汁的。唉，以前的經驗又不頂用了。你只能進行新的一輪實驗，目標就是多汁的芒果（優化目標變了）。你又總結出，越軟的越多汁。
你出國了讀PhD，這里的芒果跟你家鄉的差不太大了，這里綠色的最好吃。PhD畢業後，你結婚了，老婆不喜歡吃芒果，喜歡吃蘋果。你積累的豐富的挑
if (color is bright yellow and size is big and sold by favorite
vendor): mango is sweet.
if (soft): mango is juicy.etc.
但是你想啊，這些規則越來越多的話，特徵之間的組合啥的就越來越麻煩了，管理、使用都很麻煩。包括寫程序實現啊，誰會笨到寫這么多IfThen。機器學習
隨機的選擇了一個市場上的芒果，作為要研究的目標（training
data）。你可以用一個表格描述芒果屬性和類型的關系，每一行可以放一個芒果的數據，包括芒果的物理屬性（feature）:顏色、大小、形狀、軟硬度、產地，等等，還有這么芒果的類型（output
variables）：甜度、成熟度、多汁度。然後這就是一個多分類問題，或者回歸問題，自動的從數據中學習出特徵與芒果類型的各種關系等。
如果你用決策樹演算法，那麼這個模型的樣子就是你的規則庫了；當然你可以使用其他模型，例如線性模型，這樣就是特徵的線性組合了。
甚至你的選擇芒果的模型，稍微變化下就可以選擇蘋果了，遷移學習。
甚至你的模型會隨著新的樣本、新芒果種類進來後，變的越來越好，增量學習。轉自-丕子 原文基礎上稍作修改

Ⅹ 什麼是機器學習

機器學習是人工智慧的一個分支。人工智慧的研究歷史有著一條從以「推理」為重回點，到以「知識」為重點，答再到以「學習」為重點的自然、清晰的脈絡。顯然，機器學習是實現人工智慧的一個途徑，即以機器學習為手段解決人工智慧中的問題。機器學習在近30多年已發展為一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、計算復雜性理論等多門學科。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。機器學習演算法是一類從數據中自動分析獲得規律，並利用規律對未知數據進行預測的演算法。因為學習演算法中涉及了大量的統計學理論，機器學習與推斷統計學聯系尤為密切，也被稱為統計學習理論。演算法設計方面，機器學習理論關注可以實現的，行之有效的學習演算法。很多推論問題屬於無程序可循難度，所以部分的機器學習研究是開發容易處理的近似演算法。
機器學習已廣泛應用於數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人等領域。