在這篇文章中，小編將對機器學習的相關內(nèi)容和情況加以介紹以幫助大家增進對機器學習的了解程度，和小編一起來閱讀以下內(nèi)容吧。

一、機器學習的本質(zhì)是什么

機器學習方法本質(zhì)上是人類認知方式的新世界，是人類的未來。工業(yè)革命解放了人類的體力，以機器學習技術逐步解鎖的人工智能革命將解放人類的腦力。這不是技術層面上的進步，而是從根本上改變?nèi)祟愓J知世界的方式。

長久以來，人類對事物的認知經(jīng)由三個步驟：原始數(shù)據(jù)——專業(yè)知識/經(jīng)驗常識——認知。長久以來，人類對事物的認知經(jīng)由三個步驟：原始數(shù)據(jù)——專業(yè)知識/經(jīng)驗常識——認知。

面對同樣的原始數(shù)據(jù)(股市數(shù)據(jù)，儀表指數(shù)，社會現(xiàn)象等)，擁有不同知識的人將得出不同的認知;同樣，擁有相同知識的人，面對沒有數(shù)據(jù)、有少量數(shù)據(jù)、有大量數(shù)據(jù)以及有充分數(shù)據(jù)等不同情況時，也將得出不同的認知(信息均等博弈，信息不對稱博弈)。

那么究竟是知識重要還是數(shù)據(jù)重要?在人類歷史很長一段時間內(nèi)，無疑是知識的擁有者占據(jù)了上風。而機器學習方法的出現(xiàn)，則將這個趨勢徹底扭轉(zhuǎn)?；蛟S，“知識”未來將一文不值，而“數(shù)據(jù)”，才是價值連城。

機器學習的本質(zhì)，就在于建立了(原始數(shù)據(jù)——認知)之間的直接映射，跳出了“知識”的束縛。從此，人類的認知方式改天換地。因為，從此我們或許再也不需要那冗桎的“知識”。

二、機器學習可以這樣分類

(一)基于學習方法的分類

(1)歸納學習

符號歸納學習：典型的符號歸納學習有示例學習、決策樹學習。

函數(shù)歸納學習(發(fā)現(xiàn)學習)：典型的函數(shù)歸納學習有神經(jīng)網(wǎng)絡學習、示例學習、發(fā)現(xiàn)學習、統(tǒng)計學習。

(2)演繹學習

(3)類比學習：典型的類比學習有案例(范例)學習。

(4)分析學習：典型的分析學習有解釋學習、宏操作學習。

(二)基于學習方式的分類

(1)監(jiān)督學習(有導師學習)：輸入數(shù)據(jù)中有導師信號，以概率函數(shù)、代數(shù)函數(shù)或人工神經(jīng)網(wǎng)絡為基函數(shù)模型，采用迭代計算方法，學習結(jié)果為函數(shù)。

(2)無監(jiān)督學習(無導師學習)：輸入數(shù)據(jù)中無導師信號，采用聚類方法，學習結(jié)果為類別。典型的無導師學習有發(fā)現(xiàn)學習、聚類、競爭學習等。

(3)強化學習(增強學習)：以環(huán)境反饋(獎/懲信號)作為輸入，以統(tǒng)計和動態(tài)規(guī)劃技術為指導的一種學習方法。

(三)基于數(shù)據(jù)形式的分類

(1)結(jié)構化學習：以結(jié)構化數(shù)據(jù)為輸入，以數(shù)值計算或符號推演為方法。典型的結(jié)構化學習有神經(jīng)網(wǎng)絡學習、統(tǒng)計學習、決策樹學習、規(guī)則學習。

(2)非結(jié)構化學習：以非結(jié)構化數(shù)據(jù)為輸入，典型的非結(jié)構化學習有類比學習案例學習、解釋學習、文本挖掘、圖像挖掘、Web挖掘等。

(四)基于學習目標的分類

(1)概念學習：學習的目標和結(jié)果為概念，或者說是為了獲得概念的學習。典型的概念學習主要有示例學習。

(2)規(guī)則學習：學習的目標和結(jié)果為規(guī)則，或者為了獲得規(guī)則的學習。典型規(guī)則學習主要有決策樹學習。

(3)函數(shù)學習：學習的目標和結(jié)果為函數(shù)，或者說是為了獲得函數(shù)的學習。典型函數(shù)學習主要有神經(jīng)網(wǎng)絡學習。

(4)類別學習：學習的目標和結(jié)果為對象類，或者說是為了獲得類別的學習。典型類別學習主要有聚類分析。

(5)貝葉斯網(wǎng)絡學習：學習的目標和結(jié)果是貝葉斯網(wǎng)絡，或者說是為了獲得貝葉斯網(wǎng)絡的一種學習。其又可分為結(jié)構學習和多數(shù)學習。

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