机器学习英文版(关于机器学习英文版的简介)

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一、人工智能

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也有可能超过人的智能。

二、数据挖掘

数据挖掘(Data Mining)，顾名思义就是从海量数据中“挖掘”隐藏信息，按照教科书的说法，这里的数据是“大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据”，信息指的是“隐含的、规律性的、人们事先未知的、但又是潜在有用的并且最终可理解的信息和知识”。在商业环境中，企业希望让存放在数据库中的数据能“说话”，支持决策。所以，数据挖掘更偏向应用。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

三、机器学习

机器学习(Machine Learning)是指用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当的模型，并利用此模型对新的情境给出判断的过程。

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首先关注什么是机器学习？

机器学习有下面几种定义：

机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。

机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。

机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。

一种经常引用的英文定义是：

A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.

通俗一点的解释就是，机器学习算法可以从过去已知的数据中学习数据隐藏的规律，利用这些学习来的规律，在给定一定输入的情况下，对未来进行预测。

机器学习的应用领域有哪些？

机器学习已广泛应用于数据挖掘、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、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等众多领域。

机器学习算法的分类以及这些分类之间的区别是什么？

广义来说，有三种机器学习算法：① 监督式学习，② 非监督式学习，③ 强化学习，以下分别介绍这三种方法的区别。

监督式学习

定义：从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括线性回归分析和逻辑回归分析。

监督式学习的例子有：线性回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。

非监督式学习

定义：与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的无监督学习算法有聚类。这种分析方式被广泛地用来细分客户，根据干预的方式分为不同的用户组。

非监督式学习的例子有：关联算法和 K – 均值算法。

强化学习

定义：通过观察来学习做成如何的动作。每个动作都会对环境有所影响，学习对象根据观察到的周围环境的反馈来做出判断。这个算法训练机器进行决策。它是这样工作的：机器被放在一个能让它通过反复试错来训练自己的环境中。机器从过去的经验中进行学习，并且尝试利用了解最透彻的知识作出精确的判断。

强化学习的例子有：马尔可夫决策过程。

常见的机器学习算法有哪些？

线性回归

逻辑回归

决策树

SVM

朴素贝叶斯

K最近邻算法

K均值算法

随机森林算法

降维算法

Gradient Boost 和 Adaboost 算法

1、刚入门建议看机器学习导论，那本书很多知识讲的很浅显。

中文：机器学习导论英文：机器学习导论,ethem_Alpaydin_第二版

2、然后同时可以看看Andrew大神的斯坦福课程

3、有时间也可以逛逛一些博客和专栏，有总结的学习笔记和一些算法分析，大多对算法和机器学习的理解都讲的很清楚，结合我最近看的，推荐这几个：Rachel Zhang的专栏JerryLead - 博客园姜文晖的博客我爱机器学习英文好可以看下这个 Machine Learning Video Library

视频课程看完之后，结合你看的一些书和博文，大概就有一个了解了，然后感兴趣的话可以继续深入。

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