1. 機器學習與傳統算法比較

機器學習: 讓機器 去學習

傳統算法: 讓機器 去執行

?

2. 機器學習的一些應用最早的機器學習應用 —— 垃圾郵件分辨：

傳統解決思路：編寫規則，定義“垃圾郵件”，讓機器執行，即：輸入樣例 -> 編寫一個傳統算法 -> 輸出結果

還有圖像識別、人臉識別、數字識別等

這些任務讓人類來做非常容易，讓計算機做非常困難.

?

3. 人類怎么學習

?

4. 什么是機器學習

?

模型：學習得到執行任務的算法

?

5. 人類學習和機器學習的區別

人類大腦只需要非常少的資料，就可以歸納總結出適應性非常強的知識、經驗.

而機器需要大量的資料，才可以準確得到輸出結果. 不過機器運算效率很高.

?

6. 生活中已經大量運用了機器學習

判斷信用卡發放風險、關鍵字搜索、推薦、語音識別、人臉識別、金融預測、醫療診斷、市場分析...

?

7. 未來機器學習運用的更多領域

無人駕駛、安全領域、醫療領域、金融領域、市場領域、自然語言處理、各種專有領域...

轉載于:https://www.cnblogs.com/AntonLiu/p/11290466.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的bobo老师机器学习笔记1.1 - 什么是机器学习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。