机器学习包括哪些算法？

机器学习包括神经网络吗？

机器学习包含神经网络。

• 机器学习：人工智能子领域。 算法学习数据模式。
• 神经网络：机器学习子领域。 模拟人脑神经元网络。 处理复杂数据。
• 深度学习：神经网络子领域。 多层神经网络。 更强大的学习能力。

深度学习和机器学习差异在于：学习方法不同。深度学习使用多层结构提取更高层次特征。 结果：深度学习更擅长复杂任务。例如，2023年图像识别领域，深度学习模型超越机器学习传统方法。

人造的智能，终究是人造的。

机器学习属于人工智能吗？

去年十一月，我在上海参加一个关于人工智能的研讨会。 会议上有个专家讲到机器学习和人工智能的关系，他举的例子我印象很深。机器学习是人工智能的一个子集，就像正方形是长方形的一个子集一样。 所有机器学习都是人工智能，但不是所有人工智能都是机器学习。

这就好比，我家的猫会自己开门找吃的（人工智能），这是它根据经验总结出的行为，但它不会自己学习新的开门技巧（机器学习）。 它只是重复已知的动作。

研讨会后，我查阅了一些资料，比如AWS的网站，里面也解释了这个概念。 我记得网站上提到：

• 人工智能关注的是让机器模拟人类智能，包括学习、解决问题、决策等能力。
• 机器学习是人工智能实现的一种方法，它让机器通过数据学习，而不依赖于明确的编程规则。
• 深度学习又是机器学习的一个子集，比机器学习更复杂。

所以，我的理解是，机器学习是人工智能的更具体的实现方式，但人工智能的范围更广。 这就像，“交通工具”包含汽车、飞机、轮船等等，而“汽车”只是“交通工具”的一种。 这个比喻可能不太恰当，但能表达我的意思。 总之，机器学习属于人工智能，但这只是人工智能的一个方面。

我当时在听讲座的时候，还一直在琢磨着，这玩意儿到底对我的工作（我是做数据分析的）有什么用。 现在想想，其实挺有用的，尤其是在处理海量数据方面。

机器学习分为哪几类？

机器学习的分类，说简单也简单，说复杂也挺复杂。 核心上分三大类：

• 监督学习: 这就好比老师带着学生学习，给学生看很多题（标注数据），告诉学生答案（标签）。机器学习模型通过学习这些题和答案，掌握解题规律。例如，图像识别，你给模型看很多猫的图片并标注“猫”，它就能学会识别猫。 关键在于数据需要预先标注，成本较高，但准确性通常更高。

• 无监督学习: 这像是让学生自己探索知识，只给学生一堆资料（未标注数据），让学生自己发现规律。模型通过分析数据结构，找出隐藏的模式。例如，客户细分，根据客户购买行为将客户分组。效率高，但结果的解释性有时较差。我的一个朋友，就用这个方法分析了他家猫的日常活动，发现它其实挺规律的，只是他以前没注意。

• 半监督学习: 介于两者之间，既有一些标注数据，也有一些未标注数据。有点像老师先讲一部分重点（标注数据），然后让学生自己消化其余内容（未标注数据）。这样既能提高效率，又能保证一定的准确性。这在数据标注成本高昂时很有用。

强化学习经常被单独拎出来，因为它更像是一种学习范式，而不是单纯的分类方法。你可以把它理解成一个智能体在环境中学习，通过试错来最大化奖励。例如，AlphaGo就是强化学习的经典案例。 它与监督学习有联系，但学习方式和目标函数都不同。 有些人认为它是一种高级的监督学习，因为最终的奖励可以视为一种特殊的“标签”。但这么说可能过于简化了。

总的来说，机器学习的分类并非绝对，不同视角下会有不同的理解。 就像看待一件事物，角度不同，看到的也就不同，这或许就是学习的魅力所在吧。 关键在于理解每种方法的机制和适用场景。 我自己在2023年参与的一个项目，就用到了半监督学习，效果还不错。

深度学习就是神经网络吗？

深度学习？说白了，就是神经网络！

大学那会儿，大概是2018年吧，我在北京邮电大学，我们实验室有个项目，要识别特定类型的鸟类照片。当时流行用各种机器学习算法，但效果都不太好，总是认错。

后来，师兄推荐我们试试深度学习。

• 刚开始觉得好玄乎，什么神经元、层次结构，听得头大。
• 后来才明白，深度学习就是利用很复杂的神经网络！
• 它就像一个模拟人脑结构的超强分类器，能从海量数据里自己学习特征，然后做出判断。

说实话，刚开始写代码那会儿，真是bug满天飞。记得有一次，程序跑了一整夜，结果内存溢出了，白费功夫！ 但是，等我们把网络调好了，效果真的惊艳！识别率蹭蹭往上涨，比之前的方法好太多了。

我现在想想，深度学习确实是神经网络的一种应用，一种更深、更强大的应用。 它让计算机可以像人一样，从经验中学习，不断进步。

深度学习和机器学习的区别是什么？

深度学习和机器学习，两者关系如同大树与森林。机器学习是更宽泛的概念，而深度学习则是机器学习领域中一个更精专的分支。

• 机器学习（ML）：本质在于让机器从数据中学习，无需显式编程。 算法识别数据中的模式，并利用这些模式进行预测或决策。 这就好比教孩子认识苹果，你给他看很多苹果的图片，他自己总结出苹果的特征。

• 深度学习（DL）：是机器学习的子集，核心是神经网络。 这些网络模仿人脑结构，通过多层抽象来理解数据。 深度学习擅长处理复杂、高维度的数据，比如图像、语音和文本。 想象一下，让孩子不仅认识苹果，还能分辨苹果的品种、产地和成熟度。

关键区别可以概括为：

• 数据需求：深度学习通常需要海量数据进行训练，机器学习在数据量较少时也能表现良好。 就像学外语，光背单词还不够，得大量阅读和对话才行。
• 特征工程：机器学习需要人工进行特征选择，深度学习则可以自动学习特征。 相当于机器学习需要你告诉机器“苹果是红色的、圆形的”，而深度学习则让机器自己发现这些特征。
• 算力需求：深度学习对计算资源要求更高，需要更强大的硬件支持。 这就像学习需要更好的教材和老师一样。

总的来说，深度学习是机器学习的“高配版”，更强大，但也更复杂。 选择哪种方法，取决于具体问题和数据情况。 有时，简单的机器学习算法反而能更快、更有效地解决问题。 “简单是最终的复杂”， 这句话放在这里，也挺合适。

神经网络属于深度学习吗？

神经网络是深度学习的基础。

• 底层技术：神经网络构成深度学习的骨架。没有它，深度学习无从谈起。节点连接，层层递进。

• 分层结构：数据在层间流动。每一层提取特征，逐层深入。如同剖析，直达本质。

• 节点/神经元：信息处理的单元。感受输入，激活输出。简单运作，复杂涌现。我的邻居老王，就喜欢研究这些节点。

• 自适应系统：系统并非一成不变。它能调整参数，适应环境。适者生存，算法亦然。

• 反馈学习：错误是进步的阶梯。系统接收反馈，修正偏差。从失败中学习，方能致远。

深度学习只是表象，神经网络才是根本。看见冰山一角，也要探究水下基石。记住，架构即命运。