machine learning----->什么是机器学习

1.概述：

　　学习一门学问的第一步就是要了解这门学问到底是什么，它可以被用来干什么。

　　本文罗列了学习machine learning的过程中看到的一些写得比较好的文章以及读完这些文章之后对机器学习的初步印象。希望可以帮助读者建立起ML的初步认知。

2.关于ML的优秀文章（了解什么是机器学习，机器学习可以用来干什么）

　　1.有趣的机器学习：

3.机器学习从入门到精通

      免费课程：

　　　　1.机器学习-斯坦福大学- Andrew Ng

　　　　 2.

4.学习心得

　　4.1什么是机器学习（ML）

　　　　　　Arthur Samuel (1959). Machine Learning: Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly【显式地】 programmed.

　　4.2人工智能（AI）、机器学习（Machine Learning）和深度学习(Deep Learning)的关系

　　　　　　

　　　　　　　　五十年代，人工智能曾一度被极为看好。之后，人工智能的一些较小的子集发展了起来。先是机器学习，然后是深度学习。深度学习又是机器学习的子集。深度学习造成了前所未有的巨大的影响。

• • • 机器学习是人工智能的子集：人工智能的实现技术有许多种，机器学习只是其中的一种。
    • 深度学习是机器学习的子集：
      • 就其实质性而言，机器学习中涉及到许多种方法，具体包括线性模型 、决策树 、神经网络 、支持向量机 、贝叶斯分类器 、集成学习 、聚类 、降维与度量学习 、特征选择与稀疏学习 、计算学习理论 、半监督学习 、概率图模型 、规则学习 、强化学习等等许多方面的知识。深度学习是传统机器学习中的“神经网络”进一步细化后出现的学科，所以从某种程度上来说，深度学习只是传统机器学习众多分支中的一支而已。
      • 另外，就其应用程度而言，机器学习已经渗透到多个领域如 Robotics, Genome data, Financial markets。而目前，深度学习占据统治地位的多数是在计算机视觉领域、自然语言处理领域。