Question

机器学习是什么

Answer 1

机器学习（machine learning）根据已知数据来不断学习和积累经验，然后总结出规律并尝试预测未知数据的属性，是一门综合性非常强的多领域交叉学科，涉及线性代数、概率论、逼近论、凸分析和算法复杂度理论等学科。目前机器学习已经有了十分广泛的应用，例如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、信用卡欺诈检测、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、推荐系统、战略游戏和机器人运用等。总体来说，机器学习算法和问题可以分为有监督学习和无监督学习两大类。在有监督学习算法中，所有数据带有额外的属性(例如每个样本所属的类别或对应的目标值)，每个样本都必须同时包含输入(如样本的特征)和预期输出(也就是目标)，通过大量已知的数据不断训练和减少错误来提高认知能力，最后根据积累的经验去预测未知数据的属性。分类和回归属于经典的有监督学习算法。在分类算法中，样本属于两个或多个离散的类别之一，我们根据已贴标签的样本来学习如何预测未贴标签样本所属的类别。如果预期的输出是一个或多个连续变量，则分类问题变为回归问题。在无监督学习算法中，训练数据包含一组输入向量而没有相应的目标值。这类算法的目标可能是发现原始数据中相似样本的组合(称作聚类)，或者确定数据的分布(称作密度估计)，或者把数据从高维空间投影到低维空间(称作降维)以便进行可视化或者减少特征数量并提高分析速度。

Answer 2

机器学习和深度学习都是人工智能领域的重要分支，它们的基本思想是通过让机器模拟人类的学习过程，从而让机器能够自动地完成一些任务，例如分类、聚类、预测等。
机器学习是一种让计算机通过数据学习如何完成任务的方法。它通过从数据中学习规律和模式，然后用这些规律和模式来预测新的数据。机器学习的方法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。
深度学习是机器学习的一种，它利用神经网络模型进行学习。与传统的机器学习方法相比，深度学习模型通常具有更多的层和更多的神经元，可以处理更复杂的数据和任务。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很大的成功。
机器学习和深度学习的联系是深度学习是机器学习的一种特殊形式。深度学习利用神经网络进行学习，而神经网络的基础是机器学习中的模型，如感知机、逻辑回归等。深度学习通常使用大量的标记数据进行训练，而机器学习方法可以使用监督、半监督和无监督等不同的方式进行训练。此外，深度学习与机器学习都需要进行数据预处理、特征提取等步骤。
机器学习和深度学习的区别在于深度学习是一种特殊的机器学习方法，它利用深层神经网络模型进行学习，可以处理更复杂的数据和任务。而传统的机器学习方法更侧重于特征提取、模型选择等方面。此外，深度学习通常需要更多的计算资源和更大的数据集进行训练，而机器学习方法在一定程度上可以通过优化算法和特征提取等方式提高性能。