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模式识别vs机器学习vs深度学习

2017年要说最火的几个关键词中,必然有【机器学习】的一席之地,从AlphaGo战胜人类围棋冠军到google无人驾驶技术的逐步成熟,从基于特征的推荐算法到更为精确的语音识别技术,机器学习正在渗透我们的生活。

其实机器学习并没有大家想的那么深奥,人人都可学习。大家最头疼的问题一定是第一步我该做什么?别担心,我会通过几个章节,为大家揭开机器学习的神秘面纱。

首先理解 模式识别、机器学习、深度学习之间的关系。

模式识别

在工业时代,从一些个别的事物或现象推断出事物或现象的总体,人脑的这种思维能力就构成了“模式”的概念,即为"模式识别"

例:识别猫 人们通过猫的集合体推断出,四条腿,体型较小,会喵喵叫的动物为猫。机器通过人的思维构建的模式来判断它是否为猫。

机器学习

通过喂给机器大量数据、从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测,这个分析的过程就是机器学习的过程。

例:机器通过阅读与猫相关的数据进行学习,发现它会叫、小眼睛、两只耳朵、四条腿、一条尾巴从而得到结论,从而判断它是猫。

深度学习

机器通过对数据更深层次的分析,提取出对应特征(主要是使用神经网络)

例:机器通过深入了解它,发现它会’喵喵’的叫、与同类的猫科动物很类似,得到结论,从而判断它就是猫。

总结

1、模式识别:是基于人的经验,由人赋予计算机智能

2、机器学习:通过分析大量数据,由机器通过统计学,概率的方式总结规律(线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM等)

3、深度学习:可以看作机器学习更深层的分支,具有超多层的神经网络,能够学到更多的特征。

本文来自企鹅号 - 全球大搜罗媒体

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