人工智能、机器学习、数据挖掘、神经网络等学科的关系概述
来源:互联网 发布:linux chroot命令 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 23:17
机器学习:强调学习能力,机器在算法的指导下有一点的学习能力,比如神经网络,训练算法
统计分析:从统计的角度出发,发现系统的规律,比如线性回归等,不过神经网络也可以看作一种非线性回归。
数据挖掘:强调的是从一大堆数据里有价值的数据,比如最赚钱的信息,指标,比如,啤酒尿布要放一块,为了挖掘有价值的信息,当然所有方法都会用上。
神经网络:强调模拟生物神经系统,尤其是大脑的神经网络。比如:BP网络,竞争神经网络,等各种仿生的算法。神经网络的学习机制,收敛性质等都会讨论
人工智能:这个强调的是让机器象人一样聪明,方法就不限了,规则也罢,神经网络等仿生学也罢,都可以来为我所用
模式识别:强调训练和识别,比如图像里识别出一个人脸,识别出树木,背景,识别验证码,。。。使用各种学习算法,分类算法,比如神经网络,SVM,。。。
人工智能最大,内容同名字一样就是一个【科技领域】,致力于发展更加智能的机器和软件。
机器学习是【算法】的研究,致力于研究能够根据经验自动提高的算法。
神经网络是一种【模型】,和名字一样是模拟中央神经系统的一种数学模型,可以用于进行模式识别和机器学习。
统计分析是数据学和统计学的一部分,在机器学习中是一种【工具】。机器学习中有很多方法是运用统计理论来估计某一种probability estimator进而进行预测的。在统计和数据学家看来,机器学习就是计算机学家做统计。
数据挖掘和机器学习的区分是,数据挖掘问题一般都有巨大数据,尤其指计算效率比统计精度更加重要的问题,通常站在商业的角度;机器学习则更加偏向于人工智能的方面。
模式识别,是机器学习的一个领域,指的是把input贴上标签的过程(就是预测的过程)。在分类问题中就是把input分类,在regression中就是给进input给出实数值。
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