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1，机器是如何学习的

机器学习是近20多年兴起的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。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。

机器是如何学习的

2，机器学习非监督机器学习算法有哪些

非监督机器学习可以分为以下几类（1）聚类：K-均值聚类、谱聚类、DBSCAN聚类、模糊聚类、GMM聚类、层次聚类等（2）降维：PCA、t-SNE、MDS等（3）其它：PageRank、SOM等详细介绍可以参考图书：The Elements of Statistical Learning的第14章
maxsoft作为logistics二分类的改进版，天生适合多分类；神经网络(如bp神经网络，随机权神经网络，rbf神经网络等)；通过建立多个支持向量机或者最小二乘支持向量机分类模型，通过投票算法选择概率最大的分类标签；也可以通过聚类算法(knn，kmeans等)等无监督学习算法实现分类。或许不太完善，欢迎补充。(机器学习算法与python学习)

机器学习非监督机器学习算法有哪些

3，什么是强化学习

强化学习（RL）是一个序列决策问题。例如：撩妹的过程就是一个优化问题。你的每一时刻的行为会对你最终撩妹是否成功，以多大的收益成功都会有影响。那么，你就会考虑，每一步采取什么行为才能（最优）撩妹！这可以看作一个RL问题。你肯定迫不及待的想知道怎么去求解了！action：你的行为state：你观察到的妹子的状态reward：妹子的反应：开心or不开心所以，一个RL的基本模型已经建立。
强化学习(reinforcement learning)，又称再励学习、评价学习，是一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。但在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习，而在连接主义学习中，把学习算法分为三种类型，即非监督学习(unsupervised learning)、监督学习(supervised leaning)和强化学习。

什么是强化学习

4，常见的数据分发算法有哪些

表格，统计，数据等
算法分类编辑算法可大致分为： 基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。 算法： 算法（algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。目前国内外有关的研究和科学文献中对于算法分类这个术语还没有明确定义，算法分类简单可以根据算法设计原理、算法的具体应用和其他一些特性进行分类。可分为基本算法或根据具体应用领域进行分类，在机器学习中，按照学习方式，常把算法分为监督学习算法、非监督学习算法及半监督学习算法。按照图论的算法进行分类，算法可以分为哈夫曼编码、树的遍历、最短路径算法、最小生成树算法、最小树形图、网络流算法、匹配算法。 参考资料 百度文库：https://wenku.baidu.com/view/f3e185d5d4d8d15abf234e3d.html

5，学习深度学习如何下手

1、机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。 2、深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。但由于近几年该领域发展迅猛，一些特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。 3、机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。 拓展资料： 1、机器学习直接来源于早期的人工智能领域，传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。从学习方法上来分，机器学习算法可以分为监督学习（如分类问题）、无监督学习（如聚类问题）、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。传统的机器学习算法在指纹识别、基于Haar的人脸检测、基于HoG特征的物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平，但每前进一步都异常艰难，直到深度学习算法的出现。 2、最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。其实有不少想法早年间也曾有过，但由于当时训练数据量不足、计算能力落后，因此最终的效果不尽如人意。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。
我是来看评论的

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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