机器学习好物种,
摘要：
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习好物种的问题，于是小编就整理了1个相关介绍机器学习好物种的解答，让我们一起看看吧。机器学习是什么意思？机器学习是什么意思... 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习好物种的问题，于是小编就整理了1个相关介绍机器学习好物种的解答，让我们一起看看吧。
机器学习是什么意思？
机器不是人工智能，更不具备人工智能的程序，相反，机器是二次工业革命的产物，不管是哪种机器都是按照一定轨迹运行，但是，赋予了人工智能，机器就会发生变化，不到人工智能操作，它是不听人的话的。而当同样的机器能够实现人工智能机器人后，它就会变得越来越聪明起来，不过仍还是做机器运动而已，表面看机器没有人工智能，就等于是一部死机器，但是，通过人工智能的注入，机器却变得越来越活跃起来，这就是机器的学习过程，***设没有人工智能的运用，就不会有机器人的出现，这是不争的事实。
先引用周志华教授《机器学习》里：
我试着用最通俗的语言解释。
机器学习的本质就是寻找一个函数。
大家都熟悉线性函数Y=f(X)=wX+b，w和b是常数，只要知道X的值，就可以算出Y的值。
那么，如果只知道一堆X和Y的值，能不能找出X和Y之间的关系呢？
只要找出X和Y的关系，那么对于任意Xk，我们不久可以预测其对应的Yk了吗？
这个关系用函数f(x)表示。这堆X称之为数据集(dataset)，这堆Y称之为标签集(labelset)。
寻找X和Y关系的过程称之为训练(training)，或者学习(learning)。
w称之为权重(weight)，b称之为偏置值(bias)。
在开始学习机器学习之前，先对”人工智能“、”机器学习“、”深度学习“三者的区别做个简单了解。
人工智能：artificial intelligence,简称AI.指在计算机科学的基础上，综合数学、信息论、心理学等知识，制造能模拟人类智能行为的计算机系统的学科。
机器学习：机器学习是通过数据或以往的经验自动改进计算机算法的研究。
深度学习：深度学习是机器学习的分支，是一种使用多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象算法。
机器学习(Machine Learning)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。
它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。
与任何概念一样，机器学习的定义可能略有不同，具体取决于你向谁问机器学习的概念。我们梳理了在互联网中对机器学习的定义，从一些著名的来源中找到五个实用的定义：
“最基本的机器学习是使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的一些事情做出决定或者是预测。” - Nvidia
“机器学习是一门不需要明确编程就能让计算机运行的科学。” - 斯坦福大学
“机器学习基于算法，可以从数据中进行学习而不依赖于基于规则的编程。” - 麦肯锡公司
“机器学习算法可以通过例子从中挑选出执行最重要任务的方法。” - 华盛顿大学
“机器学习领域旨在回答这样一个问题：”我们如何建立能够根据经验自动改进的计算机系统，以及管理所有学习过程的基本法则是什么？“ - 卡内基梅隆大学
到此，以上就是小编对于机器学习好物种的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习好物种的1点解答对大家有用。
