1.1 Machine Learning

诞生于19C60s，包含概率学、统计学等等
让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好，这就是机器学习。

 


例子：
Google Now, Google Photos
Baidu: 运用机器学习中的视觉处理
金融公司：汇率预测、股票价格预测
房地产公司：房价预测

通过学习方式的分类

1.监督学习：SUPERVISED LEARNING
通过指引对有标签样本进行训练

2.非监督学习：UNSUPERVISED LEARNING
通过无标签样本进行训练自行总结规律进行训练
和分类

3.半监督学习：SEMI-SUPERVISED LEARNING
利用少量有标签的样本和大量无标签样本进行训
练和分类

4.强化学习：REINFOCEMENT LEARNING
规划机器人行为准则方面的机器学习方法
将机器人放到陌生的环境中给定要求，机器自行
尝试各种途径达到目标并不断提到准确率
如：GOOGLE ALPHAGO

5.遗传算法：GENETIC ALGORITHM
与强化学习类似
模拟我们熟知的进化理论，淘汰弱者，适者生
存，通过这种淘汰机制选择最优的机制或模型

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