机器学习是什么意思

⑴ 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。

⑵ 机器学习中学习速率是什么意思

学习速来率是一个超参数，它控制自了我们在多大程度上调整了我们的网络的权重，并对损失梯度进行了调整。值越低，沿着向下的斜率就越慢。虽然这可能是个好的办法(使用低学习率)，以确保我们不会错过任何局部极小值，但这也可能意味着我们要花很长时间才会收敛——尤其是如果我们陷入了停滞不前的区域。

⑶ 什么是机器学习与数据挖掘、深度学习有什么区别

数据挖掘：也就是data mining，是一个很宽泛的概念。字面意思就是从成吨的数据里面挖掘有用的信专息。这个属工作BI（商业智能）可以做，数据分析可以做，甚至市场运营也可以做。你用excel分析分析数据，发现了一些有用的信息，然后这些信息可以指导你的business，恭喜你，你已经会数据挖掘了。
机器学习：machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类或者回归的工作。之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如广告的ctr预估，PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型，从而提高互联网广告的点击率和回报率；个性化推荐，还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买，浏览和收藏日志，得到一个推荐模型，来预测你喜欢的商品。
深度学习：deep learning，机器学习里面现在比较火的一个topic（大坑），本身是神经网络算法的衍生，在图像，语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。

⑷ 机器学习常说到的trick是什么意思

trick指得是技巧的意思，也就是可以使机器学习或者深度学习等在训练时提升性能的小技巧和方法（如深度学习中的数据增强等）

⑸ 人工智能，机器学习与深度学习是什么意思

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的回理论、方法、技术答及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
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。
机器学习（Machine Learning）是一门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的学科。
准星云学科技有限公司推出的AI-MATH高考机器人就是典型的人工智能案例，可以在断网的情况下独立进行答题。该公司后续推出产品的“豆豆数学”便是基于该机器人技术之上的衍生品。豆豆数学是全国第一家可以拍照诊断作业的学生数学辅导app，也是第一家可以录入任何教材教辅的老师辅助教学app，目前已在多所学校开始了全面推广，代理商遍布全国。

⑹ 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 。

(6)机器学习是什么意思扩展阅读：

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。