机器学习有什么用

1. 机器学习这些概念有什么区别

首先关注什么是机器学习？
机器学习有下面几种定义：
机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。
一种经常引用的英文定义是：
A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.
通俗一点的解释就是，机器学习算法可以从过去已知的数据中学习数据隐藏的规律，利用这些学习来的规律，在给定一定输入的情况下，对未来进行预测。
机器学习的应用领域有哪些？
机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等众多领域。
机器学习算法的分类以及这些分类之间的区别是什么？
广义来说，有三种机器学习算法：① 监督式学习，② 非监督式学习，③ 强化学习，以下分别介绍这三种方法的区别。
监督式学习
定义：从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括线性回归分析和逻辑回归分析。
监督式学习的例子有：线性回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。
非监督式学习
定义：与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的无监督学习算法有聚类。这种分析方式被广泛地用来细分客户，根据干预的方式分为不同的用户组。
非监督式学习的例子有：关联算法和 K – 均值算法。
强化学习
定义：通过观察来学习做成如何的动作。每个动作都会对环境有所影响，学习对象根据观察到的周围环境的反馈来做出判断。这个算法训练机器进行决策。它是这样工作的：机器被放在一个能让它通过反复试错来训练自己的环境中。机器从过去的经验中进行学习，并且尝试利用了解最透彻的知识作出精确的判断。
强化学习的例子有：马尔可夫决策过程。
常见的机器学习算法有哪些？
线性回归
逻辑回归
决策树
SVM
朴素贝叶斯
K最近邻算法
K均值算法
随机森林算法
降维算法
Gradient Boost 和 Adaboost 算法

2. 机器学习都有什么用

数据安全性

恶意软件是一个越来越严峻的问题。2014年，卡巴斯基实验室称，它每天检测到的新恶意软件文件数量达到32.5万。不过，以色列深度学习技术公司DeepInstinct公司指出，各个新恶意软件通常都有跟旧版本一样的代码——只有2%到10%的恶意软件文件出现迭代变化。他们的学习模型能够辨别那2%到10%的变异恶意软件，在预测哪些文件是恶意软件上有着很高的准确率。在其它情况下，机器学习算法能够发现云端数据如何被访问方面的模式，能够报告或可预测安全问题的异常情况。

个人安全

如果你要坐飞机或者出席重要的公共活动，你几乎肯定要排长队去等候安检。不过，机器学习正被证明是一项很有价值的安检资产，能够帮助避免误报情况，以及发现机场、体育场、音乐会等的人工安检人员可能会遗漏的东西。它能够大大加速安检流程，同时也能够提高人们在重要活动中的人身安全。

金融交易

许多人都非常渴望能够预测股票市场的走势，因为这样就能够占得先机大赚特赚。相比人类，机器学习算法要更接近于预测市场走势。很多知名的交易公司都在利用专有系统来预测和高速执行高交易量的交易。这些系统很多都依赖于概率，不过即便成功概率相对较低，交易如果交易量很高，又或者高速执行，也能够给那些公司带来丰厚的收益。在处理分析海量的数据和交易执行速度上，人类显然无法跟机器相提并论。

医疗保健

相比人类，机器学习算法能够处理更多的信息，发现更多的模式。有研究利用计算机辅助诊断技术（CAD）来研究患上乳腺癌的女性早期的乳房X线扫描照。对于52%的乳腺癌案例，该计算机识别该病的时间比正式确诊要早上足足一年。此外，机器学习能够被用来理解大群体疾病的风险因素。Medecision公司开发的算法能够通过鉴别8个变量来预测糖尿病患者可避免的住院治疗。

个性化营销推广

你对你的顾客越了解，你就越能够给他们提供好的服务，你卖出的东西也就会越多。这是个性化营销的基础。也许，你曾碰到过这样的情况：你在网上商店上浏览某件产品，但没有买，而过了几天后，你在浏览各个不同的网站上都会看到那款产品的数字广告。这种个性化营销其实只是冰山一角。企业能够进行全方位的个性化营销，如具体给顾客发送什么样的电子邮件，给他们提供什么直效邮递和优惠券，给他们“推荐”什么产品。这一切都是为了提高交易达成的可能性。

诈骗检测

机器学习正变得越来越擅长发现各个领域的潜在诈骗案例。例如，PayPal正利用机器学习技术来打击洗黑钱活动。该公司拥有工具来比较数百万笔交易，能够准确分辨买卖家之间的正当交易和欺诈交易。

产品服务推荐

如果你常常使用像亚马逊或者Netflix这样的服务，那你应该很熟悉机器学习的这一用途。智能机器学习算法会分析你的活动，并将其与数百万其他的用户的活动进行比较，从而判断你可能会喜欢购买什么产品，喜欢观看什么视频内容。这些推荐技术正变得越来越智能，例如，它们能够判断你可能是买特定商品作为礼物（而非买给自己），又或者识别出有不同电视观看偏好的其他家庭成员。

在线搜索

谷歌及其竞争对手正利用机器学习来不断提升旗下搜索引擎的理解能力，这可能是该技术最有名的使用案例。每一次你在谷歌上进行搜索，该程序就会观察你对搜索结果的响应方式。如果你点击最上面的那条搜索结果，且停留在该结果指向的网页上，那谷歌就可以断定你得到里你想要寻找的信息，该搜索是成功的。而如果你点击第二页的搜索结果，又或者没有点击当中的任何搜索结果而输入新的搜索词，那谷歌可以断定其搜索引擎没能给你带来你想要的搜索结果——该程序能够从那一错误中学习，以便未来带来更好的搜索结果。

自然语言处理（NLP）

自然语言处理正被用于各个领域的各类令人兴奋的应用当中。有自然语言的机器学习算法能够替代客户服务人员，能够更加快速地给客户提供他们所需的信息。它正被用于将合同中艰深晦涩的法律措辞转变成简单易懂的普通语言，也被用于帮助律师整理大量的信息，提高案件准备效率。

智能汽车

IBM最近对汽车行业的高管的调查结果显示，74%预计智能汽车将会在2025年正式上路行驶。智能汽车将不仅仅整合物联网，还会了解车主和它周围的环境。它会自动根据司机的需求调整内部设置，如温度、音响、座椅位置等等。它还会报告故障，甚至会自行修复故障，会自动行驶，会提供交通和道路状况方面的实时建议。

3. 深度学习对机器学习有什么样的影响

机器学习要解决的，是这种问题：

4. 机器学习有什么用

人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人医疗用于各类拟合预测金融高频交易互联网数据挖掘、关联再具体一点，比如水产的水质预测比如无人汽车，应用了机器学习和神经网络

5. 机器学习算法有哪些最常用是哪些几种有什么优点

楼主肯定对机器学习了解不多才会提这种问题。这问题专业程度看起来和“机器学习工程回师”这词汇答一样。
机器学习，基础的PCA模型理论，贝叶斯，boost,Adaboost,
模式识别中的各种特征，诸如Hog，Haar,SIFT等
深度学习里的DBN，CNN，BP，RBM等等。
非专业出身，只是略懂一点。

没有常用的，只是针对需求有具体的设计，或者需要自己全新设计一个合适的算法，现在最热门的算是CNN(convolutional neural networks)卷积神经网络了。
优点:不需要训练获取特征，在学习过程中自动提取图像中的特征，免去了常规方法中，大量训练样本的时间。在样本足够大的情况下，能够得到非常精确的识别结果。一般都能95%+的正确率。
缺点：硬件要求高，CUDA的并行框架算是用的很火的了。但是一般的台式机跑一个Demo花费的时间长资源占用高。不过这也是这块算法的通病。

6. 机器学习有什么意义

计算机程序的功能得到提高。有些问题程序员也一下子说不清楚，想不明专白。这时就告诉属机器，问题是怎么样的，要怎么学习，程序会自动进行学习。这样得到的程序就可以解决问题了。
比如下象棋的程序。程序员也不知道怎么下象棋好，或者知道怎么下也不知道写成代码。这时机器学习就有用了。

7. 机器学习中常用的方法有什么

机器学习中常用的方法有LR，SVM，集成学习，贝叶斯

8. 机器学习都有什么用

人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人
医疗用于各类拟合预测
金融高频交易
互联网数据挖掘、关联
再具体一点，比如水产的水质预测
比如无人汽车，应用了机器学习和神经网络

9. 联邦机器学习有什么作用

腾讯安全联邦学习应用服务（FLAS）能够充分释放大数据的生产力，还可以解决隐私保护问题，现在在不少领域都有应用的。。望采纳我的答案，不胜感激。如果还有什么需要，可以追问，谢谢！