基础知识

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分类

通常认为深度学习\(\in\)机器学习\(\in\)人工智能，但是如今说到深度学习一般会想到CNN，RNN等神经网络，机器学习就特指传统的统计机器学习。

这里只给出机器学习的大致分类： * 监督(supervised)学习：特征是要给数据打上标签，建立一个从x到y的映射 * 回归(regression)问题：根据已有数据点的情况预测新的数据点，比如预测房价，结果一般是连续的 * 分类(classfication)问题：需要对数据点的类别做出判断，比如癌症检测，结果一般是离散的 * 非监督学习：只需要找出一些规律的东西，并没有规定要找出的是哪种关系 * 聚类(clustering)：把相近的数据点归为一类，比如找出哪些新闻是一类的或是找出哪些DNA是同一个人的以及用户画像刻画 * 降维(dimensionality reduction)：把大数据压缩 * 强化学习