在上面的文章中我們給大家介紹了資料分析行業中資料分析和資料探勘的基本概念知識，這些知識也只能幫助我們初步了解這些內容，我們在這篇文章中給大家介紹機器學習和深度學習的知識，幫助大家一步步深入了解整個資料分析行業。
首先我們個給大家說一下機器學習，其實機器學習是人工智慧的乙個分支。人工智慧的研究歷史有著一條從以推理為重點，到以知識為重點，再到以學習重點的自然、清晰的脈絡。顯然，機器學習是實現人工智慧的乙個途徑，即以機器學習為手段解決人工智慧中的問題。機器學習演算法是一類從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行**的演算法。因為學習演算法中涉及了大量的統計學理論，機器學習與推斷統計學聯絡尤為密切，也被稱為統計學習理論。機器學習在近30多年已發展為一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、計算複雜性理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動「學習」的演算法。機器學習已廣泛應用於資料探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜尋引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、**市場分析、dna序列測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機械人等領域。
接著我們給大家說一下深度學習，深度學習是機器學習的分支，是一種試圖使用包含複雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層對資料進行高層抽象的演算法。深度學習是機器學習中一種基於對資料進行表徵學習的演算法。觀測值可以使用多種方式來表示，如每個畫素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。而使用某些特定的表示方法更容易從例項中學習任務。深度學習的好處是用非監督式或半監督式的特徵學習和分層特徵提取高效演算法來替代手工獲取特徵。至今已有數種深度學習框架，如深度神經網路、卷積神經網路和深度置信網路和遞迴神經網路已被應用在計算機視覺、語音識別、自然語言處理、音訊識別與生物資訊學等領域並獲取了極好的效果。
簡單介紹資料分析行業中的六個技術（四）
在人工智慧中，人工神經網路是乙個十分重要的內容，而人工神經網路就是模擬了人類的大腦。由此可見，要想學習人工智慧就不得不說一說人工神經網路的知識，那麼人工神經網路的知識都有哪些呢？下面我們就給大家介紹一下這些知識。人工神經網路簡稱神經網路或類神經網路，在機器學習和認知科學領域，是一種模仿生物神經網路的...
乙個簡單的資料分析系統
近期女朋友 律師事務所 知識管理部門 想要對她日常接收到的資料進行分析，來判斷哪些使用者 部門 全球辦公室會比較重視km的工作，使用wamp thinkphp bootstrap寫了乙個簡單的，做簡單總結。缺陷 chart.js圖表的大小控制比較繁瑣，在圖表外層一般用乙個div布局圖表，發現除了餅圖...
乙個簡單的python資料分析工具實踐
近期為了熟悉python和基本統計知識，用python做了乙個簡單的資料分析工具，非常傻瓜，便於使用。這裡分享一下關鍵實踐。具體源 和軟體操作說明已經上傳到本人資源中。主函式的入口，有相應的main.py，在該py中可以新增一些邏輯，例如控制軟體使用時長的。1 在主函式中呼叫mainframe，啟動...