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傳統機器學習演算法分類
發布時間：2023-03-08 22:21:36Ⅰ 演算法有哪些分類
演算法分類編輯演算法可大致分為：
基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法，厄米變形模型，隨機森林演算法。
Ⅱ 機器學習演算法和深度學習的區別
一、指代不同
1、機器學習演算法：是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。
2、深度學習：是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標人工智慧。
二、學習過程不同
1、機器學習演算法：學習系統的基本結構。環境向系統的學習部分提供某些信息，學習部分利用這些信息修改知識庫，以增進系統執行部分完成任務的效能，執行部分根據知識庫完成任務，同時把獲得的信息反饋給學習部分。
2、深度學習：通過設計建立適量的神經元計算節點和多層運算層次結構，選擇合適的輸人層和輸出層，通過網路的學習和調優，建立起從輸入到輸出的函數關系，雖然不能100%找到輸入與輸出的函數關系，但是可以盡可能的逼近現實的關聯關系。
三、應用不同
1、機器學習演算法：：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人運用。
2、深度學習：計算機視覺、語音識別、自然語言處理等其他領域。
Ⅲ 如何自學人工智慧
數學知識
我想在大多數學校里，數學都是理工科學生的必修課，微積分、線性代數、概率論與數理統計，這些都比較基礎實用，我覺得這個數學基礎對入門人工智慧足夠了，人工智慧應用數學最多的也就是求導、矩陣的運算和分解、概率的統計與分析。
編程能力
工欲善其事、必先利其器，人工智慧方向編程語言使用最多的應該就是Python了，在很多學校理工科學生應該都會必修一門編程課，有的是C，有的是C++，就算這些都沒用過，也應該對Matlab了解一些，我覺得有一些編程基礎入門Python算是比較簡單的，網上資源很多，社區支持也很強大。
機器學習
我這里所說的機器學習是廣義上的機器學習，涵蓋深度學習。無論是做傳統的機器學習回歸和分類，還是做深度學習，無論是做計算機視覺，還是做自然語言處理，都離不開機器學習，後面我會介紹一些我認為比較好的學習資源，對於機器學習，我劃分為兩個方面：(1) 框架層面；(2) 理論層面。
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