機器學習與深度學習
大數據時代的出現☾☽❄☃，提供了許多機遇☧☬☸✡♁✙♆。，、＇：∶；，使得人工智能的作用更加突出㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉。海量的數據需要統計❣❦❧♡۵、抽樣✤✥❋✦✧✩✰✪✫✬✭✮✯❂✡★✱✲✳✴，有人將大數據處理分成三個階段：收集⒃⒄⒅⒆⒇⒈⒉⒊⒋⒌⒍⒎⒏⒐⒑⒒⒓、分析和預測ⓊⓋⓌⓍⓎⓏⓐⓑⓒⓓⓔⓕⓖⓗⓘⓙ。收集和分析的工作相對來說已經做得很好了❻❼❽❾❿⓫⓬⓭⓮⓯⓰，那么如何去擁有較為科學的預測ⓚⓛⓜⓝⓞⓟⓠⓡⓢ，機器學習與深度學習將發揮不可替代的作用ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ。
編程語言
入門機器學習的前提是你需要先掌握一門基礎語言❻❼❽❾❿⓫⓬⓭⓮⓯⓰，目前較為流行的是python♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃。對于python的安裝⓱⓲⓳⓴⓵⓶⓷⓸⓹⓺⓻⓼⓽⓾，推薦使用Ancondaⓚⓛⓜⓝⓞⓟⓠⓡⓢ，它是python的一個集成管理工具✺ϟ☇♤♧♡♢♠♣♥，提供了包管理與環境管理的功能㈠㈡㈢㈣㈤㈥㈦，可以很方便地解決多版本python并存ⓊⓋⓌⓍⓎⓏⓐⓑⓒⓓⓔⓕⓖⓗⓘⓙ、切換以及各種第三方包安裝問題✤✥❋✦✧✩✰✪✫✬✭✮✯❂✡★✱✲✳✴。
除了使用Anconda安裝ⓊⓋⓌⓍⓎⓏⓐⓑⓒⓓⓔⓕⓖⓗⓘⓙ，還可以直接在系統環境安裝對應版本的pythonⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ。
機器學習
機器學習致力于研究如何通過計算的手段ⓊⓋⓌⓍⓎⓏⓐⓑⓒⓓⓔⓕⓖⓗⓘⓙ，利用經驗來改善系統自身的性能☾☽❄☃。機器學習所研究的主要內容是學習算法❻❼❽❾❿⓫⓬⓭⓮⓯⓰，通過學習算法㈧㈨㈩⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀⒁⒂，它便能基于提供的數據產生模型❋❀⚘☑✓✔√☐☒✗✘ㄨ✕✖✖⋆✢✣，在面對新的情況時ⓚⓛⓜⓝⓞⓟⓠⓡⓢ，模型會給我們提供相應的判斷⒔⒕⒖⒗⒘⒙⒚⒛ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧⅨⅩⅪⅫⅰⅱ。
- 決策樹
決策樹是一種常見的機器學習方法㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉。顧名思義㈧㈨㈩⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀⒁⒂，決策樹是基于樹結構來進行決策的ⓚⓛⓜⓝⓞⓟⓠⓡⓢ，決策過程的最終結論對應了我們所希望的判定結果⓱⓲⓳⓴⓵⓶⓷⓸⓹⓺⓻⓼⓽⓾，決策過程中提出的每個判定問題都是對某個屬性的“測試”⒜⒝⒞⒟⒠⒡⒢⒣⒤，每個測試的結果或是導出最終結論✤✥❋✦✧✩✰✪✫✬✭✮✯❂✡★✱✲✳✴，或是導出進一步的判定問題♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃，其考慮范圍是在上次決策結果的限定范圍之內①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩⑪⑫⑬⑭⑮⑯。
- 支持向量機
支持向量機是一類按監督學習方式對數據進行二元分類的廣義線性分類器⑰⑱⑲⑳⓪⓿❶❷❸❹❺，分類學習最基本的想法就是基于訓練集在樣本空間中找到一個劃分超平面⑰⑱⑲⑳⓪⓿❶❷❸❹❺，將不同類別的樣本分開♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃。
深度學習
深度學習屬于機器學習的子類①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩⑪⑫⑬⑭⑮⑯。它的靈感來源于人類大腦的工作方式❻❼❽❾❿⓫⓬⓭⓮⓯⓰，是利用深度神經網絡來解決特征表達的一種學習過程㈧㈨㈩⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀⒁⒂。深度學習提供了三個關鍵優勢：簡單㈧㈨㈩⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀⒁⒂、可擴展♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃、領域可遷移❋❀⚘☑✓✔√☐☒✗✘ㄨ✕✖✖⋆✢✣。
- 循環神經網絡RNN
簡單的RNN架構包含一個反饋回路♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃，其工作可以通過隨時間展開循環網絡來顯示♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃。我們可以將RNN理解為一個簡單的多層神經網絡☾☽❄☃，其中信息流隨時間發生❋❀⚘☑✓✔√☐☒✗✘ㄨ✕✖✖⋆✢✣，不同的層代表不同時刻的計算輸出⓱⓲⓳⓴⓵⓶⓷⓸⓹⓺⓻⓼⓽⓾。RNN對序列進行操作⒃⒄⒅⒆⒇⒈⒉⒊⒋⒌⒍⒎⒏⒐⒑⒒⒓，因此輸入以及每個時刻的輸出也會變化⒃⒄⒅⒆⒇⒈⒉⒊⒋⒌⒍⒎⒏⒐⒑⒒⒓。
- 卷積神經網絡CNN
CNN是適用于有監督和無監督學習范式的有用的模型類型㈠㈡㈢㈣㈤㈥㈦。有監督學習機制和無監督學習機制的主要區別是給定輸入集的真實標簽是否已知❋❀⚘☑✓✔√☐☒✗✘ㄨ✕✖✖⋆✢✣。卷積神經網絡具有表征學習能力①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩⑪⑫⑬⑭⑮⑯，通常被應用于計算機視覺①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩⑪⑫⑬⑭⑮⑯、自然語言處理等領域☧☬☸✡♁✙♆。，、＇：∶；。
機器學習與深度學習都在預測方面有著舉足輕重的作用㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉，相信在未來⒥⒦⒧⒨⒩⒪⒫⒬⒭⒮⒯⒰⒱⒲⒳⒴⒵❆❇❈❉❊†☨✞✝☥☦☓☩☯，二者都能為更多的行業帶來更加光明的前景ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ。
