最近在复习机器学习方面的算法，对此做些总结回顾。
什么是机器学习？
利用算法，是机器具有人一样的学习能力，能够自动分析判别
机器学习与数据挖掘，人工智能，深度学习的区别？
- 机器学习是利用算法，让机器具备人一样的学习能力，能够自动分析判别
- 数据挖掘是只从一大堆数据中寻找模式和特征，需找出有价值的信息
- 人工智能是指通过人通过电脑实现的智能，机器学习是人工智能的一个分支，人工智能往往会涉及神经网络
- 深度学习是由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。是机器学习的分支
三者常常在算法上是通用的，结构上：人工智能-机器学习–深度学习，随着时代发展，换个名字
机器学习的算法有哪些？
- 回归预测：线性回归，Logistics回归，主成分分析，因子分析，岭回归，LASSO，决策树回归
- 分类器：决策树，朴素贝叶斯，贝叶斯信念网络，SVM，聚类
- 神经网络
机器学习的应用？
推荐系统，图像和语音识别，人工智能，垃圾邮件识别
机器学习的实现工具？
- R：免费开源
- Python：免费
- Matlab：商业软件，神经网络模块功能强大
- Weka:开源，用java编写，有众多API
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