什么是機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)是什么意思

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-08-29 16:36:33 編輯：智能門(mén)戶手機(jī)版

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1，機(jī)器學(xué)習(xí)是什么意思
2，什么是machine learning
3，機(jī)器學(xué)習(xí)究竟是個(gè)什么玩意兒
4，機(jī)器學(xué)習(xí)到底是什么舉個(gè)具體例子
5，為什么要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)
6，什么是機(jī)器學(xué)習(xí)

1，機(jī)器學(xué)習(xí)是什么意思

是協(xié)議的學(xué)習(xí)和服務(wù)器中IP的改變也要學(xué)習(xí)(主要是方便通信)

機(jī)器學(xué)習(xí)是什么意思

2，什么是machine learning

machine learning[m???in ?l?n??]機(jī)器學(xué)習(xí)（能力），機(jī)器改進(jìn)（能力）

什么是machine learning

3，機(jī)器學(xué)習(xí)究竟是個(gè)什么玩意兒

首先你要確認(rèn)你的愛(ài)好或者你想學(xué)習(xí)的方向你這來(lái)個(gè)學(xué)習(xí) 方向也太大了

反正不是人類(lèi)學(xué)習(xí)再看看別人怎么說(shuō)的。

機(jī)器學(xué)習(xí)究竟是個(gè)什么玩意兒

4，機(jī)器學(xué)習(xí)到底是什么舉個(gè)具體例子

對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)你只能一點(diǎn)點(diǎn)的聽(tīng)下去不能真正的交流學(xué)習(xí)，不能真正的體會(huì)其中的神和精

搜芒果的故事再看看別人怎么說(shuō)的。

機(jī)器人

5，為什么要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。專(zhuān)門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

6，什么是機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)從數(shù)據(jù)里提取規(guī)則或模式來(lái)把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息。主要的方法有歸納學(xué)習(xí)法和分析學(xué)習(xí)法。數(shù)據(jù)首先被預(yù)處理，形成特征，然后根據(jù)特征創(chuàng)建某種模型。機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析收集到的數(shù)據(jù)，分配權(quán)重、閾值和其他參數(shù)達(dá)到學(xué)習(xí)目的。如果只想把數(shù)據(jù)分成不同的類(lèi)，那么“聚類(lèi)”算法就夠了；如果需要預(yù)測(cè)，則需要一個(gè)“分類(lèi)”算法。OpenCV庫(kù)里面包含的是基于概率統(tǒng)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)、圖模型等較新的算法還在成長(zhǎng)過(guò)程中，所以O(shè)penCV還沒(méi)有收錄。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法有很多很多：1、Mahalanobis 2、K-means 非監(jiān)督的聚類(lèi)方法3、樸素貝葉斯分類(lèi)器特征是高斯分布&&統(tǒng)計(jì)上相互獨(dú)立條件比較苛刻4、決策數(shù) 判別分類(lèi)器，根據(jù)閾值分類(lèi)數(shù)據(jù)，速度快。ID3，C4.5 5、Boosting 多個(gè)判別子分類(lèi)器的組合6、...它依賴(lài)于硬件產(chǎn)品的可穿戴，如何使用這些方法，時(shí)間序列分析（也有很多），一時(shí)間真不好說(shuō)出來(lái)）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（感知器、數(shù)據(jù)挖掘；如果需要預(yù)測(cè)，并嘗到了巨大的甜頭，然后根據(jù)特征創(chuàng)建某種模型，則需要一個(gè)“分類(lèi)”算法，又給你送來(lái)了什么，機(jī)器學(xué)習(xí)、遺傳算法借鑒生物遺傳機(jī)制。目前我接觸過(guò)的算法有。但是有一點(diǎn)是肯定的。通過(guò)分類(lèi)超平面實(shí)現(xiàn)在高維空間里的最優(yōu)分類(lèi) 12，分配權(quán)重，也可以回歸、IIS等服務(wù)器的支持下。貌似很多的企業(yè)已經(jīng)進(jìn)軍數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)這一塊。主要的方法有歸納學(xué)習(xí)法和分析學(xué)習(xí)法、快速響應(yīng)，從而讓需要的人能夠更加方便地得到，速度快，是吧、隨機(jī)森林由多個(gè)決策樹(shù)組成7，各種回歸、人臉檢測(cè)/，隨機(jī)化非線性計(jì)算算法總之呢，是今后的重頭戲了。機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析收集到的數(shù)據(jù)，不可以忽略的基礎(chǔ)?？纯茨汶娔X上的那根網(wǎng)線、模式識(shí)別，占領(lǐng)市場(chǎng)、支持向量機(jī) SVM 可以分類(lèi)，誰(shuí)都不愿意抱著筆記本電腦蹲廁所，在一些貓（tomcat），層次分析法，C4，粗糙集，和軟件產(chǎn)品的內(nèi)嵌，它那么小，越來(lái)越人性化。學(xué)術(shù)界和商業(yè)界可能是不同的，那么“聚類(lèi)”算法就夠了、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（多層感知器）訓(xùn)練分類(lèi)器很慢，支持向量機(jī)，個(gè)人覺(jué)得，遺傳算法;Haar分類(lèi)器使用Boosting算法8、專(zhuān)家系統(tǒng)等方向和領(lǐng)域目前還是一種比較混亂的局面、滿足客戶需要的數(shù)據(jù)和信息，到處尋覓對(duì)主人有用的信息，也有企業(yè)養(yǎng)著一隊(duì)預(yù)備軍：（太多了，所以O(shè)penCV還沒(méi)有收錄。學(xué)習(xí)和研究紙面的算法公式只是第一步、決策數(shù) 判別分類(lèi)器，灰色系統(tǒng)（國(guó)產(chǎn)的方法、BP，或者半產(chǎn)品，專(zhuān)注研發(fā)、K-近鄰最簡(jiǎn)單的分類(lèi)器10，這些在上世紀(jì)80年代提出來(lái)的公式和證明，如今正在變成一行行的代碼，但是很難想象它從你的電腦上拿走了什么，爬上了網(wǎng)絡(luò)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、RBF等很多的算法），形成特征，關(guān)于算法的理論研究和使用這些方法生成商品是分別關(guān)注的。無(wú)線網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)到了激烈的局面?？偠灾?，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、Boosting 多個(gè)判別子分類(lèi)器的組合6.5 5，在浩瀚的互聯(lián)網(wǎng)上找到自己需要的。OpenCV庫(kù)里面包含的是基于概率統(tǒng)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，根據(jù)閾值分類(lèi)數(shù)據(jù)，然后運(yùn)送到網(wǎng)絡(luò)中，但是識(shí)別很快11、Mahalanobis 2，普適計(jì)算的時(shí)代也快到了吧、馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法有很多很多。按照不同的領(lǐng)域。如果只想把數(shù)據(jù)分成不同的類(lèi)，隨時(shí)準(zhǔn)備奔赴前線。數(shù)據(jù)首先被預(yù)處理。有些遠(yuǎn)了，用于不確定知識(shí)的預(yù)測(cè)）、圖模型等較新的算法還在成長(zhǎng)過(guò)程中，繼續(xù)說(shuō)數(shù)據(jù)這些事。ID3、K-means 非監(jiān)督的聚類(lèi)方法3、閾值和其他參數(shù)達(dá)到學(xué)習(xí)目的，最終生成產(chǎn)品、不同的方法可以劃分出眾多的分支、期望最大化EM 用于聚類(lèi)的非監(jiān)督生成算法 9、樸素貝葉斯分類(lèi)器特征是高斯分布&&統(tǒng)計(jì)上相互獨(dú)立條件比較苛刻4：1機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)從數(shù)據(jù)里提取規(guī)則或模式來(lái)把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息

機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)從數(shù)據(jù)里提取規(guī)則或模式來(lái)把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息。主要的方法有歸納學(xué)習(xí)法和分析學(xué)習(xí)法。數(shù)據(jù)首先被預(yù)處理，形成特征，然后根據(jù)特征創(chuàng)建某種模型。機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析收集到的數(shù)據(jù)，分配權(quán)重、閾值和其他參數(shù)達(dá)到學(xué)習(xí)目的。如果只想把數(shù)據(jù)分成不同的類(lèi)，那么“聚類(lèi)”算法就夠了；如果需要預(yù)測(cè)，則需要一個(gè)“分類(lèi)”算法。opencv庫(kù)里面包含的是基于概率統(tǒng)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)、圖模型等較新的算法還在成長(zhǎng)過(guò)程中，所以opencv還沒(méi)有收錄。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法有很多很多：1、mahalanobis2、k-means 非監(jiān)督的聚類(lèi)方法3、樸素貝葉斯分類(lèi)器特征是高斯分布&&統(tǒng)計(jì)上相互獨(dú)立條件比較苛刻4、決策數(shù) 判別分類(lèi)器，根據(jù)閾值分類(lèi)數(shù)據(jù)，速度快。id3，c4.55、boosting 多個(gè)判別子分類(lèi)器的組合6、隨機(jī)森林由多個(gè)決策樹(shù)組成7、人臉檢測(cè)/haar分類(lèi)器使用boosting算法8、期望最大化em 用于聚類(lèi)的非監(jiān)督生成算法9、k-近鄰最簡(jiǎn)單的分類(lèi)器10、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（多層感知器）訓(xùn)練分類(lèi)器很慢，但是識(shí)別很快11、支持向量機(jī) svm 可以分類(lèi)，也可以回歸。通過(guò)分類(lèi)超平面實(shí)現(xiàn)在高維空間里的最優(yōu)分類(lèi)12、遺傳算法借鑒生物遺傳機(jī)制，隨機(jī)化非線性計(jì)算算法總之呢，個(gè)人覺(jué)得，機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、專(zhuān)家系統(tǒng)等方向和領(lǐng)域目前還是一種比較混亂的局面。學(xué)術(shù)界和商業(yè)界可能是不同的，關(guān)于算法的理論研究和使用這些方法生成商品是分別關(guān)注的。按照不同的領(lǐng)域、不同的方法可以劃分出眾多的分支。但是有一點(diǎn)是肯定的，這些在上世紀(jì)80年代提出來(lái)的公式和證明，如今正在變成一行行的代碼，在一些貓（tomcat）、iis等服務(wù)器的支持下，爬上了網(wǎng)絡(luò)，到處尋覓對(duì)主人有用的信息，然后運(yùn)送到網(wǎng)絡(luò)中，最終生成產(chǎn)品，或者半產(chǎn)品。看看你電腦上的那根網(wǎng)線，它那么小，但是很難想象它從你的電腦上拿走了什么，又給你送來(lái)了什么。有些遠(yuǎn)了，繼續(xù)說(shuō)數(shù)據(jù)這些事。目前我接觸過(guò)的算法有：（太多了，一時(shí)間真不好說(shuō)出來(lái)）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（感知器、bp、rbf等很多的算法），遺傳算法，支持向量機(jī)，層次分析法，各種回歸，灰色系統(tǒng)（國(guó)產(chǎn)的方法，用于不確定知識(shí)的預(yù)測(cè)），粗糙集，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，時(shí)間序列分析（也有很多）。學(xué)習(xí)和研究紙面的算法公式只是第一步，不可以忽略的基礎(chǔ)，如何使用這些方法，在浩瀚的互聯(lián)網(wǎng)上找到自己需要的、滿足客戶需要的數(shù)據(jù)和信息，從而讓需要的人能夠更加方便地得到，是今后的重頭戲了。貌似很多的企業(yè)已經(jīng)進(jìn)軍數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)這一塊，并嘗到了巨大的甜頭，也有企業(yè)養(yǎng)著一隊(duì)預(yù)備軍，專(zhuān)注研發(fā)，隨時(shí)準(zhǔn)備奔赴前線，占領(lǐng)市場(chǎng)。無(wú)線網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)到了激烈的局面，普適計(jì)算的時(shí)代也快到了吧。它依賴(lài)于硬件產(chǎn)品的可穿戴，和軟件產(chǎn)品的內(nèi)嵌、快速響應(yīng)?？偠灾絹?lái)越人性化，誰(shuí)都不愿意抱著筆記本電腦蹲廁所，是吧？

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