本文目录一览

1，机器学习是什么意思

是协议的学习和服务器中IP的改变也要学习(主要是方便通信)

机器学习是什么意思

2，什么是machine learning

machine learning[m???in ?l?n??]机器学习（能力），机器改进（能力）

什么是machine learning

3，机器学习究竟是个什么玩意儿

首先你要确认你的爱好或者你想学习的方向 你这来个学习 方向也太大了
反正不是人类学习再看看别人怎么说的。

机器学习究竟是个什么玩意儿

4，机器学习到底是什么举个具体例子

对于机器学习你只能一点点的听下去不能真正的交流学习，不能真正的体会其中的神和精
搜芒果的故事再看看别人怎么说的。
机器人

5，为什么要学习机器学习

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。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

6，什么是机器学习

机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转换成信息。主要的方法有归纳学习法和分析学习法。数据首先被预处理，形成特征，然后根据特征创建某种模型。机器学习算法分析收集到的数据，分配权重、阈值和其他参数达到学习目的。如果只想把数据分成不同的类，那么“聚类”算法就够了；如果需要预测，则需要一个“分类”算法。OpenCV库里面包含的是基于概率统计的机器学习方法，贝叶斯网络、马尔科夫随机场、图模型等较新的算法还在成长过程中，所以OpenCV还没有收录。 机器学习的算法有很多很多：1、Mahalanobis 2、K-means 非监督的聚类方法3、朴素贝叶斯分类器 特征是高斯分布&&统计上相互独立 条件比较苛刻4、决策数 判别分类器，根据阈值分类数据，速度快。ID3，C4.5 5、Boosting 多个判别子分类器的组合6、...它依赖于硬件产品的可穿戴，如何使用这些方法，时间序列分析（也有很多），一时间真不好说出来） 神经网络（感知器、数据挖掘；如果需要预测，并尝到了巨大的甜头，然后根据特征创建某种模型，则需要一个“分类”算法，又给你送来了什么，机器学习、遗传算法 借鉴生物遗传机制 。目前我接触过的算法有。但是有一点是肯定的。通过分类超平面实现在高维空间里的最优分类 12，分配权重，也可以回归、IIS等服务器的支持下。貌似很多的企业已经进军数据仓库这一块。主要的方法有归纳学习法和分析学习法、快速响应，从而让需要的人能够更加方便地得到，速度快，是吧、随机森林 由多个决策树组成7，各种回归、人脸检测/，随机化非线性计算算法总之呢，是今后的重头戏了。机器学习算法分析收集到的数据，不可以忽略的基础。看看你电脑上的那根网线、模式识别，占领市场、支持向量机 SVM 可以分类，谁都不愿意抱着笔记本电脑蹲厕所，在一些猫（tomcat），层次分析法，C4，粗糙集，和软件产品的内嵌，它那么小，越来越人性化。学术界和商业界可能是不同的，那么“聚类”算法就够了、神经网络（多层感知器） 训练分类器很慢，支持向量机，个人觉得，遗传算法;Haar分类器 使用Boosting算法8、专家系统等方向和领域目前还是一种比较混乱的局面、满足客户需要的数据和信息，到处寻觅对主人有用的信息，也有企业养着一队预备军：（太多了，所以OpenCV还没有收录。学习和研究纸面的算法公式只是第一步、决策数 判别分类器，灰色系统（国产的方法、BP，或者半产品，专注研发、K-近邻 最简单的分类器10，这些在上世纪80年代提出来的公式和证明，如今正在变成一行行的代码，但是很难想象它从你的电脑上拿走了什么，爬上了网络，贝叶斯网络、RBF等很多的算法），形成特征，关于算法的理论研究和使用这些方法生成商品是分别关注的。无线网络市场的竞争已经到了激烈的局面。总而言之，贝叶斯网络、Boosting 多个判别子分类器的组合6.5 5，在浩瀚的互联网上找到自己需要的。OpenCV库里面包含的是基于概率统计的机器学习方法，根据阈值分类数据，然后运送到网络中，但是识别很快11、Mahalanobis 2，普适计算的时代也快到了吧、马尔科夫随机场。 机器学习的算法有很多很多。按照不同的领域。如果只想把数据分成不同的类，随时准备奔赴前线。数据首先被预处理。有些远了，用于不确定知识的预测）、图模型等较新的算法还在成长过程中，继续说数据这些事。ID3、K-means 非监督的聚类方法3、阈值和其他参数达到学习目的，最终生成产品、不同的方法可以划分出众多的分支、期望最大化EM 用于聚类的非监督生成算法 9、朴素贝叶斯分类器 特征是高斯分布&&统计上相互独立 条件比较苛刻4：1机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转换成信息
机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转换成信息。主要的方法有归纳学习法和分析学习法。数据首先被预处理，形成特征，然后根据特征创建某种模型。机器学习算法分析收集到的数据，分配权重、阈值和其他参数达到学习目的。如果只想把数据分成不同的类，那么“聚类”算法就够了；如果需要预测，则需要一个“分类”算法。opencv库里面包含的是基于概率统计的机器学习方法，贝叶斯网络、马尔科夫随机场、图模型等较新的算法还在成长过程中，所以opencv还没有收录。机器学习的算法有很多很多：1、mahalanobis2、k-means 非监督的聚类方法3、朴素贝叶斯分类器 特征是高斯分布&&统计上相互独立 条件比较苛刻4、决策数 判别分类器，根据阈值分类数据，速度快。id3，c4.55、boosting 多个判别子分类器的组合6、随机森林 由多个决策树组成7、人脸检测/haar分类器 使用boosting算法8、期望最大化em 用于聚类的非监督生成算法9、k-近邻 最简单的分类器10、神经网络（多层感知器） 训练分类器很慢，但是识别很快11、支持向量机 svm 可以分类，也可以回归。通过分类超平面实现在高维空间里的最优分类12、遗传算法 借鉴生物遗传机制 ，随机化非线性计算算法总之呢，个人觉得，机器学习、数据挖掘、模式识别、专家系统等方向和领域目前还是一种比较混乱的局面。学术界和商业界可能是不同的，关于算法的理论研究和使用这些方法生成商品是分别关注的。按照不同的领域、不同的方法可以划分出众多的分支。但是有一点是肯定的，这些在上世纪80年代提出来的公式和证明，如今正在变成一行行的代码，在一些猫（tomcat）、iis等服务器的支持下，爬上了网络，到处寻觅对主人有用的信息，然后运送到网络中，最终生成产品，或者半产品。看看你电脑上的那根网线，它那么小，但是很难想象它从你的电脑上拿走了什么，又给你送来了什么。有些远了，继续说数据这些事。目前我接触过的算法有：（太多了，一时间真不好说出来） 神经网络（感知器、bp、rbf等很多的算法），遗传算法，支持向量机，层次分析法，各种回归，灰色系统（国产的方法，用于不确定知识的预测），粗糙集，贝叶斯网络，时间序列分析（也有很多）。学习和研究纸面的算法公式只是第一步，不可以忽略的基础，如何使用这些方法，在浩瀚的互联网上找到自己需要的、满足客户需要的数据和信息，从而让需要的人能够更加方便地得到，是今后的重头戏了。貌似很多的企业已经进军数据仓库这一块，并尝到了巨大的甜头，也有企业养着一队预备军，专注研发，随时准备奔赴前线，占领市场。无线网络市场的竞争已经到了激烈的局面，普适计算的时代也快到了吧。它依赖于硬件产品的可穿戴，和软件产品的内嵌、快速响应。总而言之，越来越人性化，谁都不愿意抱着笔记本电脑蹲厕所，是吧？

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