一，什麼是人工智慧
人工智慧（artificial intelligence），英文縮寫為 ai。它是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智慧型 行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智慧型的原理、製造類似於人腦智慧型的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧將涉及到電腦科學、心理學、哲學和語言學等學科。
二，人工智慧應用領域
三，什麼是機器學習
1、概念：英文名稱machine learning(簡稱ml)的直譯。機器學習是一種讓計算機利用資料而不是指令來進行各種工作的 方法。
從廣義上來說，機器學習是一種能夠賦予機器學習的能力以此讓它完成 直接程式設計無法完成的功能的方法。但從實踐的意義上來說，機器學習是 一種通過利用資料，訓練出模型，然後使用模型**的一種方法。
四，機器學習與人工智慧聯絡
機器學習：一種實現人工智慧的方法，負責**
人工智慧：負責行為
假設正在建造一輛無人駕駛車，現在卡在了停車標誌這個具體問題上面。
•機器學習：汽車必須通過攝像頭識別停車標誌。我們構建了數以百萬計的 街邊物體**資料集，並訓練演算法來**哪些街邊是有停車標誌。
•人工智慧：一旦汽車能夠識別停車標誌，它就需要決定何時採取剎車動作。 我們需要它能夠根據不同的路況進行判斷(例如，在溼滑的路面上要能知道 不能剎車剎的太快)，太早或太晚都是有危險的，這屬於控制理論的範疇。
五，深度學習
深度學習：一種實現機器學習的技術
1. 深度學習模型需要大量的訓練資料，才能展現出神奇的效果。
2. 有些領域，採用傳統的簡單的機器學習方法，可以很好地解決了，沒必要非得 用複雜的深度學習方法；
3. 深度學習的思想，**於人腦的啟發，但絕不是人腦的模擬，舉個例子，給一 個三四歲的小孩看一輛自行車之後，再見到哪怕外觀完全不同的自行車，小孩也十 有**能做出那是一輛自行車的判斷，也就是說，人類的學習過程往往不需要大規 模的訓練資料，而現在的深度學習方法顯然不是對人腦的模擬。
六，ai/dl以及ml區別與聯絡
機器學習是一種實現人工智慧的方法， 深度學習是一種實現機器學習的技術。 我們就用最簡單的方法——同心圓，可 視化地展現出它們三者的關係。
七，什麼是資料探勘八，資料探勘最常見的六大任務
1. 分類問題（classification） 訓練資料有標註，輸出是0 1
從訓練樣本中學習，構建乙個函式（分類器），對樣本的所屬類別進行判別
2. 聚類問題（clustering） 訓練的沒有標註
從資料中探索樣本之間的相似性，把特徵相似的樣本聚為一類，是一種無目標的探索性分析（對於聚類的結果，需要在聚類完成後進行解讀）
3. 回歸問題（regression） 輸出是實數,
從訓練樣本中學習，構建乙個函式，對樣本的目標變數進行估值
4. 關聯問題（association）
從交易型資料中發現頻繁關聯出現的item（商品），又稱為購物籃分析
5. 序列問題（sequence）
從順序型資料中發現序列模式，例如9個月前買了pc的用 戶，下乙個月可能會買一根記憶體
6. 異常檢測問題（outlier detection）
檢測樣本取值是否顯著偏離常規，發現有意義的孤立點和異常值
九，跨行業資料探勘標準流程
機器學習 入門基礎
對於kaggle中machine learning course和learn pandas的學習筆記 intro to data structures pandas kaggle course creating,reading,and writing reference 十分鐘的 pandas 入門...
機器學習 MATLAB基礎（入門）
format 顯示格式關鍵字 含義clc 清除命令視窗的顯示內容 clear 清除matlab工作空間中儲存的變數 who或whos 顯示matlab工作空間中的變數資訊 dir顯示當前工作目錄的檔案和子目錄清單 cd顯示或設定當前工作目錄 type 顯示指定m檔案的內容 help或doc quit...
機器學習基礎入門概述
機器學習概述 機器學習的定義 機器學習理性認識 通過歷史資料進行建模，通過建模後的公式進行 處理 理論上，資料越多，也就越準 ax c y x1,y1 x2,y2 機器學習的主要目的就是求出a和c的值。也就是確定函式，然後通過函式進行 不論是什麼演算法 模型 構成的方程式是不同的。主要的是求出問題，...