机器学习分为（机器学习算法）

本篇文章给大家谈谈机器学习分为，以及机器学习算法对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、如何区分人工智能，机器学习和深度学习
• 2、常用机器学习方法有哪些？
• 3、机器学习的过程可以分为
• 4、人工智能的分类包括哪些
• 5、机器学习是什么

如何区分人工智能，机器学习和深度学习

一、人工智能

人工智能是计算机科学的一个分支，这是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能有三个层次，分别是：

（1）计算智能：高效快速地求解出结果，包括遗传算法、群体智能（蚁群、粒子群）、模拟退火等；

（2）感知智能：让计算机看得见，听得到，包括图像识别、语音识别等；

（3）认知智能：最高一个层次的人工智能，包括自然语言处理和机器人等。

二、机器学习是数芦实现人工智能的一种重要方法。

1、机器学习按迟哗照方法来分，可以分成四类，分别是：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

2、监督学习针对有标签数据集，它通过学习出一个模型（其实就是一个函数）来拟合数据，按照模型（函数）的输出结果是否离散又可以分为两类，分别是：（1）输出结果为离散值，则为分类问题（常见的分类算法：KNN、贝叶斯分类器、决策树、薯旦带SVM、神经网络、GBDT、随机森林等）；（2）输出结果为连续值，则为回归问题（有线性回归和逻辑回归两种）。

3、无监督学习针对没有标签的数据集，它将样本按照距离划分成类簇，使得类内相似性最大，类间相似性最小。通过观察聚类结果，我们可以得到数据集的分布情况，为进一步分析提供支撑。常见的聚类算法有K-means、高斯混合模型和LDA。

三、深度学习是机器学习的一个分支，说白了就是深层神经网络（DNN），计算机视觉中常用的深度学习模型是卷积神经网络（CNN），自然语言处理中常用的神经网络是RNN和LSTM。

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常用机器学习方法有哪些？

机器学习中常用的方法有：

(1) 归纳学习

符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。

函数归纳学习(发现学习)：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。

(2) 演绎学习

(3) 类比学习：典型的类比学习有案例(范例)学习。

(4) 分析学习：典型的分析学习有解释学习、宏操作学习。

扩宏仔展资料：

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，每个蔽野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。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宏绝喊问题。

参考资料：百度百科-机器学习（多领域交叉学科）

机器学习的过程可以分为

机器学习的一般过程：

确定模型的一组超参数，

用训练集悉让洞训练该模型，找到使损失函数最小的最优函数，

在验证集上对最优函数的性能进行度量，

重复1、2、3步，直到搜索完指定的超参数组合，

选择在验证集上误差最小的模型，并合睁枯并训练集和验证集作为整体训练模型，找到最优函数，

在测试集上对最优函数的泛化性能进行度滑衫量。

人工智能的分类包括哪些

人工智能领域的分类包括，研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。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。

人工智能主要有三个分支：

1) 认知AI （cognitive AI）  

认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互枯游。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。                   

现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。

2) 机器学习AI （Machine Learning AI）   

机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后没洞销在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。                

然而机器学习需要三个关键因素才能有效：                  

a) 数据，大量的数据                     

为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。 一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可颤闹以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太多）。

机器学习是什么

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。专门研究计算嫌灶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。

机器学习有下面几种定义：

(1) 机器学习是芹友扮一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。

(2) 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。

(3) 机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。

扩展资料：

基于学习方式的分类，机器学习分为：

(1) 监督学习(有导师学习)：输入数据中有导师信号，以概率函数、代数函数或人工神经网络为基函数模型，采用迭代计算方法，学习结果为函数。

(2) 无监督学习(无导师学习)：输入数据中无导师信号，采用聚类方法，学习结果为类别。典型的无导师学习有发现学习、聚类、竞争学习等。

(3) 强化学习(增强学习)：以环境反惯(奖/惩信号)作为输入，以统计和动态规划技术为指导的一种学习方法。

基于数据形式的分类，机器学习分为：

(1) 结构化学习：以结构化数据为输人，以数值计算或符号推演为方法。典型的结构化学习有神经网络学习、统计学习、决策树学习、规则学习。

(2) 非结构化学习：以非结构化数据为输人，典型的非结构化学习有类比学习案例学习、解释学习、文本挖掘、图像挖掘、Web挖掘等。

基于学习目标的分类，机器学习分为：

(1) 概念学习：学习的目标和结果为概念，或者说是为了获得概念的学习。典型的概念学习主要有示例学习。

(2) 规则学习：学习的目标和结果为规则，或者为了获得规则的学习。典型规则学习主要有决策树学习。

(3) 函数学习：学习的目标和结果为函数，或者说是为了获得函数的学习。典型函数学习主要有神经网络学习。

(4) 类别学习：学习的目标和结果为对象类，或者说是为了获得类别的学习。典型类别学习主要有聚类分析。

(5) 贝告悄叶斯网络学习：学习的目标和结果是贝叶斯网络，或者说是为了获得贝叶斯网络的一种学习。其又可分为结构学习和多数学习。

参考资料：百度百科-机器学习（多领域交叉学科）

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