机器学习都要学习什么

在这篇文章中，小编将为大家带来机器学习的相关报道。如果你对本文即将要讲解的内容存在一定兴趣，不妨继续往下阅读哦。

一、机器学习

事实上，机器学习是一系列技术中的一部分，这些技术通常被归为人工智能(AI)的范畴。人工智能包括允许计算机系统使用任何技术来对人类的智力行为进行模仿的所有技术，从极其先进的逻辑技术到最简单的if-then-else决策循环。在任何使用规则进行循环的决策计算机都属于这个领域。

在复杂的情况下，静态的规则不能简单地插入程序中，因为这些数据变换快速且没有规律可言。就如在计算机上进行对汉字的拼写，程序可识别单个字的读音音调但是不能识别词组、词义。这就需要进行对句子、词语进行分组后将其与读音所匹配起来。在这个过程中我们称为机器学习。ML关心的是计算机在接收到数据后给出最优解的过程。ML是一个广阔的领域，但目前可将其分为两大类：监督学习和无监督学习。

不同的学习算法在不同的行业及应用中能够表现出不同的性能和优势。目前，机器学习已成功地应用于下列领域：

互联网领域----语音识别、搜索引擎、语言翻译、垃圾邮件过滤、自然语言处理等

生物领域----基因序列分析、DNA 序列预测、蛋白质结构预测等

自动化领域----人脸识别、无人驾驶技术、图像处理、信号处理等

金融领域----证券市场分析、信用卡欺诈检测等

医学领域----疾病鉴别/诊断、流行病爆发预测等

刑侦领域----潜在犯罪识别与预测、模拟人工智能侦探等

新闻领域----新闻推荐系统等

游戏领域----游戏战略规划等

从上述所列举的应用可知，机器学习正在成为各行各业都会经常使用到的分析工具，尤其是在各领域数据量爆炸的今天，各行业都希望通过数据处理与分析手段，得到数据中有价值的信息，以便明确客户的需求和指引企业的发展。

二、机器学习都要学习什么

机器学习需要学习以下知识：

编程语言和数据结构：机器学习通常需要处理大量的数据，因此编程语言和数据结构非常重要。流行的编程语言包括Python、Java、C++等。熟练掌握这些编程语言，并能够使用它们来操作数据结构，是学习机器学习的基础。

线性代数：线性代数是机器学习的核心，因为大多数机器学习算法都涉及到矩阵和向量运算。线性代数涉及到线性方程组、向量、矩阵、特征值和特征向量等概念。

概率和统计学：概率和统计学是机器学习的基础。机器学习算法的设计和评估都涉及到概率和统计学的知识，例如概率分布、统计假设检验、置信区间等。

数值计算和优化：机器学习算法需要解决大量的数值计算问题，例如求解最优解、求解梯度、求解矩阵特征值等。因此，熟悉数值计算和优化算法是机器学习的重要部分。

机器学习算法和模型：熟悉不同类型的机器学习算法和模型，包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。掌握这些算法的特点和使用场景，并能够应用它们来解决实际问题。

数据预处理和特征工程：机器学习算法通常需要对数据进行预处理和特征工程。预处理包括数据清洗、数据标准化、缺失值填充等。特征工程涉及到特征选择、特征提取、特征变换等。

软件工程和编程实践：机器学习应用需要开发稳健的软件和算法，需要遵循良好的编程实践和软件工程原则。熟悉软件开发过程和版本控制工具，能够编写可维护和可扩展的代码。

以上是机器学习需要学习的基本知识，当然也还有其他领域的知识可以进一步拓展和深入学习。

以上就是小编这次想要和大家分享的有关机器学习的内容，希望大家对本次分享的内容已经具有一定的了解。如果您想要看不同类别的文章，可以在网页顶部选择相应的频道哦。