2020-06-10 10:29发布
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。
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。
通俗的讲，类比于人类学习，
厨师学习炒菜，控制火候，一次，两次，三四，甚至上千次，才会炉火纯情，烧出来美味佳肴
机器学习人脸识别，识别一个两个，找出来唯一特征，也是炉火纯青，在遇到一张新的面孔可以快速的抓取他的特性。做出响应
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。
机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。
也不难学，但是要有JAVA的基础
这个要看你在哪个城市就业了，一般来说适合大数据就业的城市不多，一线城市北上广深，甚至在成都找大数据方向的工作都不太好找。如果你学了大数据，刚好也在比较热门的城市，大数据薪资至少也得上万吧。...
自学的话就走很多弯路，需要花费大量时间。如果时间充足可以自学。
人工智能当前有六大研究领域，涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习、自动推理、知识表示和机器人学，初学者应该选择一个主攻方向，并围绕这个主攻方向来制定学习计划。对于初学者来说，可以从机器学习开始学起，一方面机器学习是打开人工智能知识大门的...
机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着关系
先来看一下机器学习的概念，我们提供给电脑样例数据，电脑通过一定的模型自己学习出相应的规则，并且这些规则可以随着数据的输入不断调整。而深度学习，则是一种十分有效的机器学习方法。现在的深度学习主要指的是深度神经网络。神经网络形式上就是一个分层的...
行业里其实都有参合一起用，但是java用的比较多！
特征缩放(feature scaling)是预处理阶段的关键步骤，但常常被遗忘。虽然存在决策树和随机森林这种是少数不需要特征缩放的机器学习算法，但对于大部分机器学习算法和优化算法来说，如果特征都在同一范围内，会获得更好的结果。比如梯度下降法。特征缩放的重要...
机器学习【一】K最近邻算法涉及内容：分类——————数据集生成器、KNN拟合数据多元分类————生成数据集、KNN拟合回归分析————用于回归分析的数据集生成器、KNN拟合、调整近邻数KNN实战—酒的分类————数据集有哪些键、生成训练集和测试集、KNN拟...
java 的优势就是 运行速度快（相比 pure python），python 的优势就是 库多，写起来代码量少
微积分、线性代数、概率论、最优化方法
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