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http://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html

參考文章地址為以上,以下是我自己的學習備註

1. 一個故事說明什麼是機器學習

機器學習的英文為Machine learing

其是讓計算機利用資料而不是指令進行來進行工作的方法

機器學習方法是計算機利用已有的資料(經驗),得出了某種模型(遲到的規律),並利用此規律預測未來(是否遲到)的一種方法

2. 機器學習的定義

從廣義上說,機器學習是一種能夠賦予機器學習的能力,以此讓它完成直接程式設計無法完成的功能的方法

從實踐意義上來說,機器學習是一種通過利用資料,訓練出模型,然後使用模型預測的一種方法

3. 機器學習的範圍

模式識別=機器學習

資料探勘=機器學習 資料庫

統計學習~=機器學習:機器學習中的大多數方法來自於統計學

計算機視覺=影象處理 機器學習

語音識別=語音處理 機器學習

自然語言處理=文字處理 機器學習:讓機器理解人類的語言的一門領域。在自然語言處理中,大量運用了編譯原理相關的技術,如詞法分析、語法分析等等,除此之外,在理解這個層面,則使用了語義理解,機器學習等技術

4. 機器學習的方法(完全不懂。。。。)

迴歸演算法、神經網路(分解和整合)、SVM(支援向量機)、聚類演算法、降維演算法、推薦演算法

5. 機器學習的應用–大資料

通過機器學習的方式對大資料進行分析,這是最好的演算法,達到更精確的對未來是預測

6. 機器學習的子類–深度學習

其理念就是,傳統的神經網路發展到了多隱藏層的情況

7. 機器學習的父類–人工智慧

智慧是對生活的感悟,是對人生的積澱和思考,這與機器學習的思想何其相似?通過經驗獲取規律,指導人生與未來,沒有經驗就沒有智慧

8. 機器學習的思考–計算機的潛意識

如果計算機在工作過程中,逐漸產生了潛意識,於是甚至可以在你不需要告訴它做什麼的時候它就會完成那件事
說服別人,一個最佳的方法就是給他展示一些資訊,然後讓他自己去歸納得出我們想要的結論。就好比在闡述一個觀點時,用一個事實,或者一個故事,比大段的道理要好很多。古往今來,但凡優秀的說客,無不採用的是這種方法。春秋戰國時期,各國合縱連橫,經常有各種說客去跟一國之君交流,直接告訴君主該做什麼,無異於自尋死路,但是跟君主講故事,通過這些故事讓君主恍然大悟,就是一種正確的過程。

 基本上所有的交流過程,使用故事說明的效果都要遠勝於闡述道義之類的效果好很多。為什麼用故事的方法比道理或者其他的方法好很多,這是因為在人成長的過程,經過自己的思考,已經形成了很多規律與潛意識。如果你告訴的規律與對方的不相符,很有可能出於保護,他們會本能的拒絕你的新規律,但是如果你跟他講一個故事,傳遞一些資訊,輸送一些資料給他,他會思考並自我改變。他的思考過程實際上就是機器學習的過程,他把新的資料納入到他的舊有的記憶與資料中,經過重新訓練。如果你給出的資料的資訊量非常大,大到調整了他的模型,那麼他就會按照你希望的規律去做事。有的時候,他會本能的拒絕執行這個思考過程,但是資料一旦輸入,無論他希望與否,他的大腦都會在潛意識狀態下思考,並且可能改變他的看法。