机器学习是指什么

① 什么是机器学习框架

机器学习框架是涵盖用于分类，回归，聚类，异常检测和数据准备的各种学习方法，并且其可以或可以不包括神经网络方法。比较流行的机器学习框架有：

1. Apache Singa

Apache Singa是一个用于在大型数据集上训练深度学习的通用分布式深度学习平台，它是基于分层抽象的简单开发模型设计的。它还支持各种当前流行的深度学习模型，有前馈模型(卷积神经网络，CNN)，能量模型(受限玻尔兹曼机，RBM和循环神经网络，RNN)，还为用户提供了许多内嵌层。

2. Amazon Machine Learning(AML)

Amazon Machine Learning(AML)是一种让各种级别使用机器学习技术的开发人员可轻松掌握的一个服务，提供了视觉工具和向导，可以指导在不必学习复杂的机器学习算法和技术的情况下建立机器学习。

3. Azure ML Studio

Azure ML Studio允许微软Azure的用户创建和训练模型，随后将这些模型转化为能被其他服务使用的API。尽管您可以将自己的Azure存储链接到更大模型的服务，但是每个账户模型数据的存储容量最多不超过10GB。

4. Caffe

Caffe是由伯克利视觉学习中心(BLVC)和社区贡献者们基于BSD-2-协议开发的一个深度学习框架，它秉承“表示、效率和模块化”的开发理念。模型和组合优化通过配置而不是硬编码实现，并且用户可根据需要在CPU处理和GPU处理之间进行切换，Caffe的高效性使其在实验研究和产业部署中的表现很完美，使用单个NVIDIA K40 GPU处理器每天即可处理超过六千万张图像 。

(1)机器学习是指什么扩展阅读：

机器学习常见算法：

1、决策树算法

决策树及其变种是一类将输入空间分成不同的区域，每个区域有独立参数的算法。决策树算法充分利用了树形模型，根节点到一个叶子节点是一条分类的路径规则，每个叶子节点象征一个判断类别。先将样本分成不同的子集，再进行分割递推，直至每个子集得到同类型的样本，从根节点开始测试，到子树再到叶子节点，即可得出预测类别。此方法的特点是结构简单、处理数据效率较高。

2、朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法是一种分类算法。它不是单一算法，而是一系列算法，它们都有一个共同的原则，即被分类的每个特征都与任何其他特征的值无关。朴素贝叶斯分类器认为这些“特征”中的每一个都独立地贡献概率，而不管特征之间的任何相关性。然而，特征并不总是独立的，这通常被视为朴素贝叶斯算法的缺点。简而言之，朴素贝叶斯算法允许我们使用概率给出一组特征来预测一个类。与其他常见的分类方法相比，朴素贝叶斯算法需要的训练很少。在进行预测之前必须完成的唯一工作是找到特征的个体概率分布的参数，这通常可以快速且确定地完成。这意味着即使对于高维数据点或大量数据点，朴素贝叶斯分类器也可以表现良好。

3、支持向量机算法

基本思想可概括如下：首先，要利用一种变换将空间高维化，当然这种变换是非线性的，然后，在新的复杂空间取最优线性分类表面[8]。由此种方式获得的分类函数在形式上类似于神经网络算法。支持向量机是统计学习领域中一个代表性算法，但它与传统方式的思维方法很不同，输入空间、提高维度从而将问题简短化，使问题归结为线性可分的经典解问题。支持向量机应用于垃圾邮件识别，人脸识别等多种分类问题。

② 机器学习，是什么原理呢

机器学习是有一个很明确的定义的
就是利用经验改善系统性能的技术方专向
经验目前属指的就是数据，改善系统性能，指的就是能，改善完成一个特定任务的模型的精度，
目前的机器学习，通过数据来建模，最后完成一些分类任务，举个例子，利用过去一段时间的气象数据，来预测明天的气温是多少度

③ 什么是机器学习

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。学习的话可以加裙前面六九式中间二六九最后加上五四零就可以进来学习了奥，不定期还会有资料推送，还有人工智能领域大牛在线解答问题。
深度学习的概念由hinton等人于2006年提出。基于深信度网(dbn)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经网络（convolutional neural networks，简称cnns）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（deep belief nets，简称dbns）就是一种无监督学习下的机器学习模型。
深度不足会出现问题
在许多情形中深度2就足够表示任何一个带有给定目标精度的函数。但是其代价是：图中所需要的节点数(比如计算和参数数量)可能变的非常大。理论结果证实那些事实上所需要的节点数随着输入的大小指数增长的函数族是存在的。
我们可以将深度架构看做一种因子分解。大部分随机选择的函数不能被有效地表示，无论是用深的或者浅的架构。但是许多能够有效地被深度架构表示的却不能被用浅的架构高效表示。一个紧的和深度的表示的存在意味着在潜在的可被表示的函数中存在某种结构。如果不存在任何结构，那将不可能很好地泛化。
大脑有一个深度架构
例如，视觉皮质得到了很好的研究，并显示出一系列的区域，在每一个这种区域中包含一个输入的表示和从一个到另一个的信号流(这里忽略了在一些层次并行路径上的关联，因此更复杂)。这个特征层次的每一层表示在一个不同的抽象层上的输入，并在层次的更上层有着更多的抽象特征，他们根据低层特征定义。
需要注意的是大脑中的表示是在中间紧密分布并且纯局部：他们是稀疏的：1%的神经元是同时活动的。给定大量的神经元，仍然有一个非常高效地(指数级高效)表示。
认知过程逐层进行，逐步抽象
人类层次化地组织思想和概念；
人类首先学习简单的概念，然后用他们去表示更抽象的；
工程师将任务分解成多个抽象层次去处理；
学习/发现这些概念(知识工程由于没有反省而失败？)是很美好的。对语言可表达的概念的反省也建议我们一个稀疏的表示：仅所有可能单词/概念中的一个小的部分是可被应用到一个特别的输入(一个视觉场景)。
核心思想
把学习结构看作一个网络，则深度学习的核心思路如下：
①无监督学习用于每一层网络的pre-train；
②每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其高一层的输入；
③用自顶而下的监督算法去调整所有层

④ python的机器学习是什么

如果有兴趣不妨学一下。机器学习和普通的数据分析不同，它是让电脑主动找到一些数据的版内在权逻辑，而不是被动的求平均数、方差、线性回归等。
机器学习和人工智能略有差异，但原理是一样的，都是让电脑自己寻找数据的内在逻辑。不同之处是，机器学习常用比较经典的算法，如朴素贝叶斯、支持向量等，而人工智能常用各种神经网络，如DNN、CNN、RNN等。

⑤ 机器学习算法指的是什么

机器学习算法一般包含：人工智能算法，回归算法，决策树算法，贝叶斯算法，聚类算法等

⑥ 机器学习定义

机器来学习其实就是研究计算自机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。人类是通过从以往发生事情的经验中进行学习的；而对于计算机来说，他们学习的经验其实就是一堆数据。即我们通过喂给计算机一堆数据，让计算机学习出一个模型，然后将这个模型运用到新的数据上作出一些预测。
近年来互联网数据大爆炸，数据的丰富度和覆盖面远远超出人工可以观察和总结的范畴，而机器学习的算法能指引计算机在海量数据中，挖掘出有用的价值，这也是无数学习者为之着迷的原因。

⑦ 机器学习的分类

目前机器学习主流分为：监督学习，无监督学习，强化学习。
监督学习：
监督学习可分为“回归”和“分类”问题。
在回归问题中，我们会预测一个连续值。也就是说我们试图将输入变量和输出用一个连续函数对应起来；而在分类问题中，我们会预测一个离散值，我们试图将输入变量与离散的类别对应起来。
每个数据点都会获得标注，如类别标签或与数值相关的标签。一个类别标签的例子：将图片分类为「苹果」或「橘子」；数值标签的例子如：预测一套二手房的售价。监督学习的目的是通过学习许多有标签的样本，然后对新的数据做出预测。例如，准确识别新照片上的水果（分类）或者预测二手房的售价（回归）。
无监督学习：
在无监督学习中，我们基本上不知道结果会是什么样子，但我们可以通过聚类的方式从数据中提取一个特殊的结构。
在无监督学习中给定的数据是和监督学习中给定的数据是不一样的。数据点没有相关的标签。相反，无监督学习算法的目标是以某种方式组织数据，然后找出数据中存在的内在结构。这包括将数据进行聚类，或者找到更简单的方式处理复杂数据，使复杂数据看起来更简单。
强化学习：
Alphago用的就是强化学习，强化学习是一种学习模型，它并不会直接给你解决方案——你要通过试错去找到解决方案。
强化学习不需要标签，你选择的行动（move）越好，得到的反馈越多，所以你能通过执行这些行动看是输是赢来学习下围棋，不需要有人告诉你什么是好的行动什么是坏的行动。
给我影响最深的就是参加混沌大学的线下课，是AI的重量级人物Michael I. Jordan讲的，其中有一段视频是一个模拟的人，利用强化学习的算法，从站不起来到最后能够正常跑步的过程，而且真正实现的代码连100行都不到，一页ppt而已。
总结：
目前用到最多是监督学习和无监督学习，尤其是监督学习，因为应用场景多能给公司创造直接价值，如果找工作可以多关注。
但是强化学习是未来，因为能学习到的能力没有数据限制。

⑧ 机器学习的含义是什么

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
机器学习是人工智能研究较为年轻的分支，它的发展过程大体上可分为4个时期。
第一阶段是在20世纪50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。
第二阶段是在20世纪60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。
第三阶段是从20世纪70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。
机器学习的最新阶段始于1986年。
机器学习进入新阶段的重要表现在下列诸方面：
(1) 机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自动化和计算机科学形成机器学习理论基础。
(2) 结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习系统研究正在兴起。特别是连接学习符号学习的耦合可以更好地解决连续性信号处理中知识与技能的获取与求精问题而受到重视。
(3) 机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。例如学习与问题求解结合进行、知识表达便于学习的观点产生了通用智能系统SOAR的组块学习。类比学习与问题求解结合的基于案例方法已成为经验学习的重要方向。
(4) 各种学习方法的应用范围不断扩大，一部分已形成商品。归纳学习的知识获取工具已在诊断分类型专家系统中广泛使用。连接学习在声图文识别中占优势。分析学习已用于设计综合型专家系统。遗传算法与强化学习在工程控制中有较好的应用前景。与符号系统耦合的神经网络连接学习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用。
(5) 与机器学习有关的学术活动空前活跃。国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。

⑨ 机器学习有哪些分类

机器学习可以分成下面几种类别：
监督学习从给定的训练数据集中学习出回一个函数，当答新的数据到来时，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回归分析和统计分类。
监督学习和非监督学习的差别就是训练集目标是否人标注。他们都有训练集 且都有输入和输出
无监督学习与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的无监督学习算法有生成对抗网络、聚类。
半监督学习介于监督学习与无监督学习之间。
增强学习机器为了达成目标，随着环境的变动，而逐步调整其行为，并评估每一个行动之后所到的回馈是正向的或负向的。

⑩ 机器学习的基本任务是什么

就目前而言，大家都听说过人工智能、物联网以及大数据。当然，人工智能的热度最高。可以说，我国当下的人工智能发展是处于领先水平的。现如今，人工智能有很多的应用早已在人们的生活中普及，那么大家是否知道机器学习的基本任务是什么呢？下面我们直接进入正题。
1.机器学习的概念是什么？
对于机器学习的概念，网络上是这么解释的，机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
2.机器学习中的任务
当然，机器学习基于数据，并以此获取新知识、新技能。它的任务有很多，分类是其基本任务之一。分类就是将新数据划分到合适的类别中，一般用于类别型的目标特征，如果目标特征为连续型，则往往采用回归方法。回归是对新目标特征进行预测，是机器学习中使用非常广泛的方法之一。
3.分类和回归
机器学习中的分类和回归，都是先根据标签值或目标值建立模型或规则，然后利用这些带有目标值的数据形成的模型或规则，对新数据进行识别或预测。这两种方法都属于监督学习。与监督学习相对是无监督学习，无监督学习不指定目标值或预先无法知道目标值，它可以将把相似或相近的数据划分到相同的组里，聚类就是解决这一类问题的方法之一。
4.机器学习的算法都有哪些呢？
机器学习除了监督学习、无监督学习这两种最常见的方法外，还有半监督学习、强化学习等方法，这些基本任务间的关系就是机器学习包括监督学习和无监督学习，而监督学习就是基于输入数据及目标值训练预测模型，而具体细分为分类和回归，其中分类就是有决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K-近邻、集成方法等等，而回归则是有线性回归、逻辑回归、集成方法、神经网络知识等等。而非监督学习就是根据输入数据对数据进行分组，其中最具体的方式就是聚类，而涉及到的算法有K-均值算法，高斯混合算法、分层聚类算法等等。
通过这篇文章我们给大家介绍了关于机器学习基本任务的知识，从中我们不难发现机器学习有很多可供运用和发展的东西，我们在学习机器学习的时候一定要好好吸收这些知识的，让自己的基础更加牢固，能够融会贯通。