机器学习是什么意思？
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。学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是机器学习，长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。那么机器学习到底是什么？直白来说，机器学习就是运用集成运算单元根据人类大脑的学习方式，进行模拟学习的一类学科。
举个简单的例子，假设今天周一，机器人‘小明’要去上学，下雨了就没法去学校了，那么我们需要让小明知道如果下雨，那么不去上学；如果天晴，那么就去上学。这事给小明一个训练集（类似于练习题，做一次，错了就给正确答案了，对了更好），经过我们人类事先给好习题和答案，小明能够知道下面这个逻辑：此时学校规定，除非雨大到水位250px才可以不来上学。
这时小明又要开始判断了。当雨水不足以阻挡小明去上学，那么问题又来了？小明是该打车去还是坐公交去呢？假如第一标准是八点之前必须到学校，第二标准是尽量不要淋雨，第三标准是花的钱要少。假设三个标准的权重分别是0.5，0.3，0.2 。此时小明要对已经比较复杂的状况进行选择了。如果小明考虑小明怎么走路才能更有效率，在中途打车时怎么跟司机交流呢？司机不可能只说一句话吧。
如果小明能应对司机所说的每句话，假设司机一般只说3类话（上车，去哪，多少钱）。每一类话的表达方式有很多种吧（‘来，上车’、‘小伙子快上来外面有雨’），假设每类话有30种可能，那光跟司机交流的可能话语就有30的3次方中可能，也就是说需要2.7万个谈话练习题（样本）就能保证小明能跟司机完成最基本的交流。在不断的扩充练习题（训练样本）进行训练学习，机器人“小明”会越来越聪明，这就是机器学习。
机器学习究竟在学习什么？
标准定义：对于一个任务及其表现过程的度量方法，给出特定的算法，能够通过利用经验数据不断提高在该任务上的表现过程的方法，就称为机器学习。简单定义：举一个简单的例子：出租车司机开车送你从上海到北京，这里“任务”就是是上海到北京，“表现过程”就是上海到北京不同的路，“经验数据”就是每条能走的路。然后设计出一个算法，构建出的“上海出发往哪条路上开——模型”能通过利用经验数据得出结果到北京速度效果的提高。
为了实现每次利用经验数据对表现过程的提升，当前最主流的方法就是“误差反向传播法”。这种方法的核心思想就是：让机器自由去试错，然后根据尝试的结果与样本的真实结果之间的误差反向调整试错策略。误差较小的尝试要奖励，误差较大的尝试给予惩罚，然后将这个尝试过程一直循环进行下去，直到多学习到的结果在所有样本上的表现达到我们所定义的最优。
有了“误差反向传播”算法，机器探索从上海到北京的路会越来越多，同时找到最优的路会越来越快，这和老司机在开过很多回这条路后获得最优的选择本质没有区别。而这里人和机器的差距也会体现出来，当数上海到北京路非常多的时候，人就没办法像机器那样一直进行探路，而对机器的数据处理能力来说，这个数据量可能几分钟就能得出最优选择，当然人能另辟蹊径，新手可以向老司机一路打听，而不用自己一路重复摸索。
机器学习与深度学习有什么异同？
机器学习与深度学习的区别 深度学习与一般机器学习的区别是什么1：一般的机器学习一般指决策树、逻辑回归、支持向量机、xgboost等。深学习的主要特点是使用深神经网络：深卷积网络、深循环网络、递归网络等。算法在层次上没有相似性。很难说相似性可能是每个人的函数都是为了拟合高维函数。 2：一般机器学习在分析低维、可解释性强的任务时表现得更好。
例如，数据挖掘和推荐算法。它们的特点是，一般情况下，采集的数据维数不高。以广告推送任务为例，一般分析的数据维度仅包括性别、年龄、学历、职业等，参数调整方向明确。3：深度学习算法擅长分析高维数据。例如图像、语音等。例如，一张图片可能有几千万像素，相当于几千万个特征向量维度，像素之间的关系不是特别明显。在这种情况下，卷积神经网络能够有效地处理这一问题，基本上能够非常准确地掌握图像的特征。
然而，各个维度的解释力都很弱，参数调整的方向也很不明确（神经元数量、隐含层数量等） 综上所述，其实两者是截然不同的。深度学习是近几年才发展起来的。传统的机器学习算法大多来源于概率论和信息学。在编程方面，传统的机器学习模型基本上集成在sklearn包中。对于深度学习，tensorflow可以作为一个框架 对于详细的理解，传统的机器学习可以从李航的统计原理或者周志华的机器学习（也称西瓜书）中看到。
人工智能、机器学习、深度学习的关系是什么？
深度学习是实现机器人学习的一种方式，机器学习是实现人工智能的一种方式。这三者属于一个从属的关系。下面详细解释一下：深度学习，机器学习，人工智能的各类概念。1、深度学习：相当于一种处理信息的方式。这上面的三个概念，在理解的时候，最好类比一下人类的思维习惯。然后就好理解这些模型和架构。外部信息输入进来之后——机器人通过什么处理方式进行梳理这部分数据，并且能够根据这个梳理完的数据，留存下载的信息，建立新的索引基础。
这就是深度学习的表面含义。说通俗点就是：我们在教育孩子的时候，第一次告诉他，桌子上的是碗，头顶的是灯。最开始小朋友学会了，只知道这这两个东西。后来他开始类比，只要是发光的，他都叫电灯。只要是白色的放桌上都叫碗。这种举一反三是非常合适的，这其实就属于深度学习中的数据处理单元。大部分人喜欢用这张图来说明，深度学习。
这么说吧，就这张图，可以说一本书的深度学习知识。咱们普通朋友，根本听不懂。换一张图解释一下深度学习。这么解释一下或许更好一些：1、当你有人第一次告诉你，桌子上的东西叫碗。你会形成一个向上的认知：碗是白色，可以盛饭，凹进去的。2、你闭上眼，不去看那个碗。你在大脑中，怎么描述碗？那就是一个反过来的过程：白色的，盛饭的，凹进去的就是碗。
你以后看到这种东西，第一时间不管对不对，理论上都应该说这是“碗”。3、伴随着时间的推移，你不见过了各式各样的碗，有青花瓷的，有玻璃的，有铁的等等。最后你形成了一个标签，凹进去，器皿。都可以叫碗。这就是一个比较简单深层学习过程。当然计算机实现起来，比我说的要复杂的多。那毕竟是一门学问，不是一篇文章。所以深度学习，跟以前的神经网络学习，建模分析等等都是机器处理数据的一种方法，可以说是机器人的思路。
机器学习是机器人掌握的各种思考方式的总和这里举一个例子：有不少家长问一些考过高考的学生，如何学习知识的，有没有经验，给我们推荐一下。有的学生说：要勤做笔记，多学会归纳总结。有的学生说：我不做笔记，太浪费时间，我喜欢举一反三，自己可以从一个知识点发散发所有的知识点。有的学生说：我就是笨方法，就是大量的刷题，熟能生巧。
这就是人类的学习方式！机器人的学习方式也一样：深度学习是一种，依赖大量数据各类总结的专家系统是一种。依靠神经网络，慢慢的学习进化，从基础开始学的机器人也是一种学习方式。如果这个机器人，很强，他什么学习方式都可以掌握。并且可以随时切换，采用最好的方式。甚至可以实现联想！人工智能是机器人学成之后，能够跟人类交互，人类能够看到的表象这就好像是，一个孩子成人了，成人之间交流，大家都说：嗯，这个小伙子成才了，很会为人处世——这就实现了学成之后的智能化。
人工智能、机器学习和深度学习的区别是什么？
先来一张图镇楼：人工智能 从广义上讲，人工智能描述一种机器与周围世界交互的各种方式。通过先进的、像人类一样的智能——软件和硬件结合的结果——一台人工智能机器或设备就可以模仿人类的行为或像人一样执行任务。机器学习 机器学习是人工智能的一种途径或子集，它强调“学习”而不是计算机程序。一台机器使用复杂的算法来分析大量的数据，识别数据中的模式，并做出一个预测——不需要人在机器的软件中编写特定的指令。
在错误地将奶油泡芙当成橙子之后，系统的模式识别会随着时间的推移而不断改进，因为它会像人一样从错误中吸取教训并纠正自己。深度学习 深度学习是机器学习的一个子集，推动计算机智能取得长足进步。它用大量的数据和计算能力来模拟深度神经网络。从本质上说，这些网络模仿人类大脑的连通性，对数据集进行分类，并发现它们之间的相关性。
如果有新学习的知识(无需人工干预)，机器就可以将其见解应用于其他数据集。机器处理的数据越多，它的预测就越准确。人工智能是一类非常广泛的问题，机器学习是解决这类问题的一个重要手段。深度学习则是机器学习的一个分支。在很多人工智能问题上，深度学习的方法突破了传统机器学习方法的瓶颈，推动了人工智能领域的发展。
2017年机器学习面临解决的十大问题是什么？
1. 记忆网络。我们必须意识到，人工智能需要更大的工作记忆空间存储信息。2. 可微神经控制。我们要寻找放大这些人工智能的办法，因为它们也是有潜能的。3. 目标检测。在电脑视觉和机器学习领域，图像识别和定位仍然是一个难题。让我们在2017年让这些问题成为过去。4. 注意力。我们需要充分利用神经网络的注意力。
目前这一问题尚未得到解决，但是，利用好电脑资源非常重要。5. 推理。一个能自动推理的机器学习系统才是最棒的。6. 我们不能再有“一切都是可微的”的想法，因为真正复杂的人工智能往往都涉及非常强的智能系统，而它们并不是轻易可微的。简化可微问题的引入意味着我们永远只能拥有很简单的机器学习系统。当然，这只是我个人的观点。
人工智能与机器学习最主要的区别是什么？机器学习也属于人工智能吗？
其实，“机器学习”已经开始超越“你的智商”了如果说未来社会最有前景的领域是什么，或许很多人有不同的答案，但人工智能绝对是最热门的领域之一。这其中，现在所能见的着的技术就是机器学习。淘宝的智能算法系统，可以根据你的浏览习惯持续推荐给你最感兴趣、最符合你需求的商品，导致你刷网页停不下来，今日头条的机器学习算法系统也持续给你推荐你最感兴趣的新闻，导致你刷新闻停不下来。
在不经意间，机器学习已经运用到了我们生活工作中的很多领域。日本作家矢野和男的这本《人生新算法：用人工智能解读时间、幸运与财富》就重点讲述并拓展了机器学习和人工智能的理念，它不仅可以用于商业科技，更能够帮助我们更好地规划时间、财富，获得人生幸福。作者本人是一名工科博士，他开发了一个叫做商业显微镜的可穿戴设备，在心理学、人工智能等领域进行了深度研究，发表的学术论文获得了几千次的引用。
他通过这本书想告诉我们：通过大数据分析系统，在人工智能科技的指引下，我们可以量化时间、行动、幸福、日常沟通等等，解决所有的社会问题，让我们获得理想中的工作形式。这本书主要从三个方面进行了详细的讲解。第一，人的精力和幸福可以被量化现在很火的一个知识领域叫时间管理，就是我们每天统计自己在某一项工作上花费的时间，比如几点到几点学习了，几点到几点写作了，几点到几点吃饭了，几点到几点睡觉等等，日复一日，像俄罗斯科学家柳比歇夫一样，时刻统计自己有效工作时间，然后不停的最大化提升自己的工作效率。
但这个方法是柳比歇夫在1956年左右使用的，距离现在都过去半个世纪了。作者却告诉我们，可以通过智能可穿戴设备或机器算法的模式有效统计自己的时间。他发明的智能穿戴设备可以从脉搏的活动次数来观察我们的工作效率和工作状态，甚至工作能力，进而为我们的时间、工作作出合理化的分析。此外，作者在书里面提到了很多统计学或工科方面的概念，比如说，递减分布、正态分布、U型分布、熵值、频带、热力学公式等等，这些概念听起来比较复杂，但本质上都是在讲述一个道理：工科理论也可以应用到我们的日常生活当中。
比如递减分布，我们可以举一个非常现实的例子：贫富差距。贫富差距不断拉大这是一个不可否认的事实，那如何通过物理学的角度去看这事呢？作者告诉我们，我们总是以为富裕的人和贫穷的人之间在思维行动方面应该存在差异，然后去探求这一结果背后的原因。但实际上，富人和穷人如果最开始都给他们设定同样的起跑线，在经过反复多次的活动行为后，其实并不能找到一个确切的、我们理想中的原因。
而运用工科思维可以发现，这是由于反复移动所产生的统计力量所导致的，这种反复作用之力在资源分配方面的差异而产生了贫富差距以及更广泛的行为和社会现象。同时，作者也通过他开发的可穿戴设备来测量出幸福感。他发现休息时活跃的对话能够有助于提高生产力。比如在中午午休吃饭时，你和你同事的一场愉快聊天可以提高下午的生产效率，这也是为什么很多公司都提供下午茶，提倡大家中午一起吃午餐，本质就是希望通过量化幸福，来提升工作效率。
第二，如何用方程式的形式来获得心流心流体验是知识管理领域比较火的一个词，就是人能够全心全意做事的状态就是最优体验或心流状态。简单来说，当我们感受到自己正在做的事情的价值能够发挥自己的能力，并享受其中的体验和状态的时候，这就是我们最佳的状态。心流体验并不是可望而不可及，我们都知道玩游戏的时候最容易投入，但是为什么在工作当中却很难获得这种心流体验呢？是因为在心流状态下，我们会体验到一种愉悦感和充实感，而在工作当中可能会有心理压力和工作压力，造成无法感受这种体验。
而作者却发现，可以通过创造一个促使身体持续快速活动的环境，就可以在工作和生活当中获得愉悦感和充实感，这也是为什么当我们戴着耳机听一些舒缓的音乐，当我们在咖啡厅、图书馆安静的环境下，却能够较高提高自己的生产力，尽快进入心流状态的原因。作者还提出，在对话的时候我们能站着就尽量不要坐着，这可以让我们的身体易于活动，而更容易进入心流状态。
当你的工作停止时，也最好在办公室里走来走去，这可以帮助你更快进入心流状态。第三，运气也可以被量化以及被预测都活说买彩票中大奖是撞大运，运气是无法控制的。而在竞争中有人说运气也是非常重要的一环，但作者在书里面却告诉我们，运气其实就是实力。因为面对同样的环境，两个竞争对手所面临的局面是一样的，那为什么有的人就有运气，而有的人却没有运气，有的人有好运气，有的人却有坏运气。
本质就是因为，获得了好运气的那个人是他通过自己的能力，有意识的去引导环境向好的方向发展，啦帮助自己更快的获得胜利。运气本身其实就是概率，既然是概率，可以通过“大概率思维”的模式，让自己更大概率地获得运气，通过自己的努力控制来得到自己想要的东西的概率，这种思考的方式是非常有价值的。作者在书里面提到，运气好的人有时候也会不顺，运气不好的人有时也会一帆风顺。
但是，在大样本统计下，会发现运气的好坏大大左右着人们对于意料之外事情的处理。工作进展不顺的人的到达度就低，因为由于运气差，他就处理不好，那些手册里面没写到的预料之外的情况他就不知道如何处理。而运气好的人却能够更好处理各种复杂的事情，导致他的局面会越来越好，由此就变成了差距越来越大，这也是引导运气、创造运气的结果。
最后，在这本书里面作者还从机器学习、人工智能、社会人性等角度，对如何帮助我们更好地规划时间、实现成长进行了分析。不可否认，这本书籍有一定的阅读难度，尤其是对于前沿技术不太了解的情况下，比如大数据、声音识别、图像识别、机器学习、深度学习等等。但是这书的核心是在表达一个核心点：以社会为对象的科学正在迅速发展，将服务与科学融为一体的数据，将会成为未来人生成长最关键的资源。
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