机器学习基础概述——什么是机器学习？
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机器学习作为当下最火的计算机行业应用之一，它研究如何让计算机模拟或实现人类的学习行为。那么机器是如何实现学习行为的呢？答案就是算法，机器学习算法通过不断的学习和强化，可以达到很不错的性能。那么机器学习算法有哪些呢，接下来的文章告诉你。
一、基础概述
- 机器学习（Machine Learing）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。
- 机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以便获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
- 机器学习是人工智能的核心，是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。
- 机器学习使用归纳、综合而不是演绎。
二、算法分类
按照学习方式
监督学习
半监督学习
无监督学习
强化学习
按照算法相似性
- 回归算法
- 聚类算法
- 降维算法
- 深度学习
- 集成算法
- 正则化算法
- 决策树算法
- 贝叶斯算法
- 关联规则学习
- 人工神经网络
- 基于核的算法
- 基于实例的算法
三、研究内容
机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面
- 面向任务的研究，研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。
- 认知模型，研究人类学习过程并进行计算机的模拟。
- 理论分析，从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法。
到此这篇关于机器学习算法及其分类的概述的文章就介绍到这了,更多机器学习的内容请搜索W3Cschool以前的文章或继续浏览下面的相关文章。
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