机器学习、深度学习、神经网络还傻傻分不清吗?
目录
一.人工智能、机器学习、深度学习、神经网络是什么
二.机器学习介绍
2.1分类
2.2常用算法
一.人工智能、机器学习、深度学习、神经网络是什么
简单来说,人工智能的概念是最大最空的;机器学习其次,它是实现人工智能的一个重要途径;深度学习是机器学习中的一类方法,而深度学习是从神经网络基础上发展得到的,核心还是人工神经网络算法,最基本的算法没有变。
1.人工智能:可以像人类大脑一样思考的机器,拥有人类的智慧。
科学家对AI未来的发展畅想了三个阶段,我们目前处于弱人工智能阶段,正在探索强人工智能。
2.机器学习:实现人工智能的方法统称为机器学习,简单来说就是从历史数据中学习规律,然后训练出模型,使用模型预测未来的一种方法。机器学习与其他领域的处理技术结合,形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。
3.深度学习:属于机器学习中的一类方法。解决了很多传统机器学习算法效果不佳的智能问题,机器学习是爸爸,深度学习是儿子。
4.神经网络:模仿生物神经网络运作机制的人工神经网络,深度学习是基于神经网络算法发展的。
神经网络基本原理介绍可参考这篇文章:
神经网络——最易懂最清晰的一篇文章_illikang的博客-CSDN博客_神经网络
深度学习与传统的神经网络算法最大的不同点在于:
训练数据:传统神经网络算法必须使用有label的数据,但深度学习不需要;
训练方式:传统神经网络使用反向传播算法,深度学习使用自下而上非监督学习,再结合自顶向下的监督学习的方式;
层数:传统神经网络算法只有2-3层,再多层训练效果也不会有较大提升,训练时间更长。深度学习可以有非常多层的隐含层,并且效果很好。
提问:
1.这里指的有label的数据是什么数据;
2.监督/非监督学习的含义;
3.为什么深度学习可以在有很多隐含层的情况下还可以有好的效果,怎么做到的;
二.机器学习介绍
2.1分类
1.按照学习方式分:
2.按照学习任务分:
2.2常用算法
1.回归算法:试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。
包括最小二乘法、逻辑回归、逐步式回归、多元自适应回归样条、本地三点平滑估计等。本质上线性回归处理的是数值问题,最后预测的结果是数字,如预测房价,而逻辑回归属于分类算法,预测结果是离散的分类,如判断邮件是否为垃圾邮件等。
2.决策树算法:根据数据的属性采用树状结构建立决策模型,常用来解决分类和回归问题。
包括分类及回归树、ID3、C4.5、随机森林、多元自适应回归样条(MARS)以及梯度推进机(GBM)等
决策树详细介绍可参考文章:
机器学习算法(3)之决策树算法_且行且安~的博客-CSDN博客_决策树算法
3.贝叶斯方法:基于贝叶斯定理,主要解决分类和回归问题。
包括朴素贝叶斯算法、平均单依赖估计等。
4.聚类算法:通常按中心点或者分层的方式对输入数据进行归并,简单来说就是计算种群中的距离,根据距离的远近将数据划分为多个种群。试图找到数据的内在结构,以便按照最大的共同点将数据进行归类,
包括k-Means算法、期望最大化算法等。
5.关联规则学习:通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则,来找出大量多元数据集中有用的关联规则。
包括Apriori算法和Eclat算法等。
6.深度学习
等等
提问:
1.分类和回归问题是一类什么样的问题;
2.这些常用算法的原理和应用具体是怎样的?
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