概念：多領域交叉學科，設計概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。
學科定位：人工智慧（artificial intelligence,ai）的核心，是是計算機具有智慧型的根本途徑。
定義：**和開發一系列演算法來如何使計算機不需要通過外部明顯的指示，而可以自己通過資料來學習，建模，並且利用建好的模型和新的輸入來進行**的學科。
學習：針對經驗e(experience)和一系列的任務t(tasks)和一定表現的衡量p,如果隨著經驗e的積累，針對定義好的任務t可以提高表現p，就說計算機具有學習能力
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深度學習是基於機器學習延伸出來的乙個新的領域，由以人的大腦結構為後發的神經網路演算法為起源加之模型結構深度的增加發展，並伴隨大資料和計算能力的提高而產生的一系列新的演算法
深度學習被應用在影象處理與計算機視覺，自然語言處理以及語音識別等領域。
深度學習是機器學習中的一種技術，機器學習包含深度學習。機器學習還包含其他非深度學習的技術，比如支援向量機，決策樹，隨機森林，以及關於「學習」的一些基本理論，比如，同樣都能描述已知資料的兩個不同模型，引數更少的那個對未知資料的**能力更好（奧卡姆剃刀原理）。
深度學習是一類特定的機器學習技術，主要是深度神經網路學習，在之前經典的多層神經網路的基礎上，將網路的層數加深，並輔以更複雜的結構，在有極大量的資料用於訓練的情況下，在很多領域得到了比其他方法更好的結果。
機器學習實戰筆記 1 機器學習基礎
監督學習的兩個任務 分類和回歸分析 數值型資料 分類方法思路 這個表至關重要，叫做特徵向量表 特徵1特徵2 目的變數 類別 例項1 例項2 如上表，分類思路如下 用大量的已分類資料 其目標變數的值已給出 組成的訓練集進行訓練，該訓練集由若干個訓練樣本構成，每個訓練樣本是乙個例項 測試樣本 不提供目標...
機器學習基礎 機器學習基礎引入
機器學習 是人工智慧的核心研究領域之一，其最初的研究動機是為了讓計算機系統具有人的學習能力以便實現人工智慧。事實上，由於 經驗 在計算機系統中主要是以資料的形式存在的，因此機器學習需要設法對資料進行分析，這就使得它逐漸成為智慧型資料分析技術的創新源之一。機器學習是構建複雜系統的一種方法，也許依靠我們...
機器學習 二 機器學習基礎
機器學習基礎概念 關於資料 監督學習 機器學習的基本任務，具體可以做什麼？結果是乙個連續數字的值，而非乙個類別 回歸任務可以劃分成分類任務。給機器的訓練資料擁有 標記 或者 答案 例如 1.影象已經擁有了標定資訊 2.銀行已經積累了一定的客戶資訊和他們信用卡的信用情況 3.醫院已經積累了一定的病人資...