3.機器-2/通俗點說就是讓機器自己去學(xué)習(xí)然后通過學(xué)習(xí)獲得的知識指導(dǎo)進一步的判斷。一堆樣本數(shù)據(jù)用來讓電腦做操作。樣本數(shù)據(jù)可以用類來標(biāo)記，并設(shè)計罰函數(shù)。通過不斷迭代，機器學(xué)習(xí)如何分類和最小化懲罰。然后利用學(xué)習(xí)的分類規(guī)則進行預(yù)測等活動。4.自然語言處理是計算機科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的一個重要方向。它研究用自然語言實現(xiàn)人與計算機之間有效交流的各種理論和方法。

說實話，時代真的發(fā)展太快了！有時候覺得自己根本跟不上節(jié)奏，更別說預(yù)測和控制了；尤其是互聯(lián)網(wǎng)方向，各種新技術(shù)不斷涌現(xiàn)。對于數(shù)據(jù) 挖掘這個近幾年突然火起來的方向。結(jié)果很正常，一方面這個方向的快速發(fā)展本身給了我們很多機會；但另一邊，社會上各種相關(guān)甚至無關(guān)的人才蜂擁而至，人人都想搞(逐利是人之常情)！

1。概念定義機器 學(xué)習(xí):廣義定義為利用經(jīng)驗來提高計算機系統(tǒng)的性能。事實上，由于“經(jīng)驗”在計算機系統(tǒng)中主要以數(shù)據(jù)的形式存在，因此機器-2/需要進行分析，這使得它逐漸變得智能化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù) 挖掘:一種解釋是“在海量數(shù)據(jù)”中識別出有效的、新穎的、潛在有用的、最終可以理解的模式的非凡過程，顧名思義，數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù) 挖掘Summary數(shù)據(jù)挖掘and機器-2/差異與區(qū)別-3/挖掘兩種地方經(jīng)常重疊①② 機器 學(xué)習(xí)關(guān)注已知任務(wù)，而數(shù)據(jù) 挖掘搜索隱藏信息。比如電商用機器-2/來決定誰推薦什么產(chǎn)品，用-3挖掘來了解什么人喜歡什么產(chǎn)品。機器 學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù) 挖掘沒有嚴(yán)格區(qū)分。

For 數(shù)據(jù) -0/、數(shù)據(jù)庫規(guī)定數(shù)據(jù)管理技術(shù)、機器-2/和統(tǒng)計規(guī)定。統(tǒng)計學(xué)提供的很多技術(shù)通常需要在機器-2/的邊界上進一步研究并變得有效機器-2/才能進入數(shù)據(jù)。統(tǒng)計主要影響機器-2/數(shù)據(jù)挖掘，而機器 學(xué)習(xí)。從數(shù)據(jù)的分析角度來看，絕大多數(shù)數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)的技術(shù)都來自學(xué)習(xí)的領(lǐng)域，但是-因此，數(shù)據(jù) 挖掘的算法應(yīng)該進行改革

機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘-2/談?wù)撀肪€圖機器。如果要簡單梳理它們之間的關(guān)系，不妨這樣理解，機器 學(xué)習(xí)應(yīng)用in 數(shù)據(jù)分析字段數(shù)據(jù)。同樣，if 機器 學(xué)習(xí)應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域機器視覺。當(dāng)然，這只是比較直白的理解，不可能絕對準(zhǔn)確或全面。我們有權(quán)這樣處理。而且，如果本文后面提到這兩個名詞，我們指的是同一個東西。

無論是排名前十的算法，還是排名前二十的算法，總覺得自己只摸到了冰山一角！學(xué)海無涯！當(dāng)然，學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)讀書是必須的，不能靠打坐。有些書介紹機器 學(xué)習(xí)會是這樣的思路:只要一個一個介紹單個算法，介紹一打，一本書的篇幅就差不多寫完了，李航博士的統(tǒng)計學(xué)學(xué)習(xí)方法基本上屬于這個套路。當(dāng)然，這本書在中國很受推崇。