機器學習感悟2

在讀了「從機器學習談起」之後，對機器學習的認識又進了一步，之前對機器學習的認識是演算法加資料，而現在對機器學習的認識是更廣泛的，機器學習是通過演算法對資料進行分析和處理得出重要的經驗，在之後的一些應用中機器給出相對正確或合適的答案。

機器學習離不開演算法，文章也介紹幾種比較常見的幾種演算法：回歸演算法，神經網路，svm，聚類演算法，降維演算法，推薦演算法等等，個人感覺這些演算法大多基於概率論和數理統計，大多是通過對資料分析，建立對應的合理模型，再通過模型來對生活工作中的一些事做出結論和判斷結果。

這篇文章也提到了深度學習，這是機器學習的的發展產生的乙個新方向，人工智慧，機器學習和深度學習的關係，基本是人工智慧包含機器學習，機器學習包含深度學習，人工智慧的發展可能不僅取決於機器學習，更取決於深度學習。結合網際網路界和機器學習的趨勢，可以看出機器學習的熱門，把握好機遇，更好的學習機器學習。