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科技看点|你了解机器学习知识体系吗

1.初识人工智能人工智能（ArtificialIntelligence） ， 英文缩写为AI 。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人工智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 。 其属于一门前沿学科 ， 属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科 。
应用领域：机器视觉 ， 指纹识别 ， 人脸识别 ， 视网膜识别 ， 虹膜识别 ， 掌纹识别 ， 专家系统 ， 自动规划 ， 智能搜索 ， 定理证明 ， 博弈 ， 自动程序设计 ， 智能控制 ， 机器人学 ， 语言和图像理解 ， 遗传编程等 。
研究范畴：自然语言处理 ， 知识表现 ， 智能搜索 ， 推理 ， 规划 ， 机器学习 ， 知识获取 ， 组合调度问题 ， 感知问题 ， 模式识别 ， 逻辑程序设计软计算 ， 不精确和不确定的管理 ， 人工生命 ， 神经网络 ， 复杂系统 ， 遗传算法等 。
综上可知 ， 人工智能是一项跨多种学科的领域 ， 所涉及到的知识面非常广泛 。 就其本质而言 ， 是对人的思维的信息过程的模拟 ， 及通过复杂的逻辑去判断事物所处的状态 ， 让机器具有“独立思考”的能力 。 本文将结合自身多年开发经验和对人工智能的认识 ， 带领大家对人工智能领域的一个小分支--机器学习进行深入研究 ， 深度理解机器学习中的常用算法 。 虽然机器学习是人工智能中的一小部分内容 ， 但是确实人工智能中的核心部分 。
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2.初识机器学习机器学习是一门多学科交叉专业 ， 涵盖概率论知识 ， 统计学知识 ， 近似理论知识和复杂算法知识 ， 使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式 ， 并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率 。
它是人工智能的核心 ， 是使计算机具有智能的根本途径 。
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无监督学习(unsupervisedlearning)：是指从无标注数据中学习预测模型的机器学习问题 。 无标注数据是自然得到的数据 ， 预测模型表示数据的类别、转换或概率 。 无监督学习的本质是学习数据中的统计规律或潜在结构 ， 其研究的方式多是聚类问题 ， 即如何将特征相似的数据进行归类 。


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