【机器学习概念】：
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多范畴交叉学科，触及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度实际等多门学科。专门研讨计算机怎样模拟或完成人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善本身的功能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其运用遍及人工智能的各个范畴，它次要运用归纳、综合而不是归纳
从广义下去说，机器学习是一种可以赋予机器学习的才能以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实际的意义下去说，机器学习是一种经过应用数据，训练出模型，然后运用模型预测的一种方法。
机器学习是目前业界最为Amazing与火热的一项技术，从网上的每一次淘宝的购买东西，到自动驾驶汽车技术，以及网络攻击抵御系统等等，都无机器学习的因子在内，同机遇器学习也是最有能够使人类完成AI dream的一项技术，各种人工智能目前的运用，如微软小冰聊天机器人，到计算机视觉技术的提高，都无机器学习努力的成分。作为一名当代的计算机范畴的开发或管理人员，以及身处这个世界，运用者IT技术带来便利的人们，最好都应该了解一些机器学习的相关知识与概念，由于这可以帮你更好的了解为你带来莫大便利技术的背后原理，以及让你更好的了解当代科技的进程。
机器学习是人工智能研讨较为年轻的分支，它的发展过程大体上可分为4个时期。
第一阶段是在20世纪50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。
第二阶段是在20世纪60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。
第三阶段是从20世纪70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。
机器学习的最新阶段始于1986年。
机器学习进入新阶段的重要表如今下列诸方面：
机器学习已成为新的边缘学科并在高校构成一门课程。它综合运用心思学、生物学和神经生理学以及数学、自动化和计算机迷信构成机器学习实际基础。结合各种学习方法，扬长避短的多种方式的集成学习系统研讨正在兴起。特别是衔接学习符号学习的耦合可以更好地处理延续性信号处理中知识与技能的获取与求精成绩而遭到注重。机器学习与人工智能各种基础成绩的一致性观点正在构成。例如学习与成绩求解结合停止、知识表达便于学习的观点产生了通用智能系统SOAR的组块学习。类比学习与成绩求解结合的基于案例方法已成为阅历学习的重要方向。各种学习方法的运用范围不断扩展，一部分已构成商品。归纳学习的知识获取工具已在诊断分类型专家系统中广泛运用。衔接学习在声图文辨认中占优势。分析学习已用于设计综合型专家系统。遗传算法与强化学习在工程控制中有较好的运用前景。与符号系统耦合的神经网络衔接学习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用。与机器学习有关的学术活动绝后活跃。国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有计算机学习实际会议以及遗传算法会议。
【机器学习算法分类】：
监督学习算法：回归算法，神经网络，svm（支持向量机） ，其中神经网络算法包括hebb，delta，bp算法 无监督学习算法：聚类算法，降维算法 特殊算法：引荐算法
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