机器学习作为实现人工智能的一种手段,近年来日益流行。而本书的重点———深度学 习,也正是实现机器学习的一种重要技术。因此,了解机器学习中的一些概念和算法对于理 解深度学习算法有很大的帮助。在这一章,我们将介绍这些机器学习中的重要概念、数据处 理方法、评价指标等,人工智能、机器学习和深度学习之间的关系,如图3.1所示

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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