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- 如何最简单、通俗地理解什么是机器学习？ - 知乎
什么是机器学习 简单来说，机器学习可以定义为机器模仿人类智能的行为。从本质上讲，机器学习的任务是让计算机变得更加智能，而不需要明确地教它们如何行为。类似于狗狗可以在一大堆物品中找出各种各样的“球”而不需要我们每一种类型都需要告知它。
- 机器学习该怎么入门？ - 知乎
在我们想要入门机器学习的时候，往往会搜集很多资料，什么 xx学院机器学习内部资源、机器学习从入门到进阶百 G 资源、xx 人工智能教程，等等。 很多时候我们拿着十几 G、几百 G 的学习资源，然后踏踏实实地放到了某云盘里存着，等着日后慢慢学习。
- 如何自学机器学习Machine Learning？ - 知乎
img 线性代数 线性代数是 21 世纪的数学。在机器学习领域，线性代数无处不在。主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）、矩阵的特征分解、LU 分解、QR 分解、对称矩阵、正交化和正交归一化、矩阵运算、投影、特征值和特征向量、向量空间和范数（Norms），这些都是理解机器学习中所使用的优化
- 机器学习、深度学习和强化学习的关系和区别是什么？ - 知乎
然而机器学习中实际还有另一类，演绎学习，通过推理出新的知识进行学习。这一方向由于数据分析大行其道以往不受重视，但近年随着符号ai的复兴，也正在成长。 3、机器学习的模型分类 早期机器学习研究，由不同的启发思想产生了不同的模型，包含：
- 机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络之间有何区别？ - 知乎
机器学习（Machine Learning, ML）是一个总称，用于解决由各位程序员自己基于 if-else 等规则开发算法而导致成本过高的问题，想要通过帮助机器 “发现” 它们 “自己” 解决问题的算法来解决 ，而不需要程序员将所有规则都输入机器，明确告诉机器该怎么做。
- 深度学习与机器学习有什么区别？ - 知乎
深度学习（Deep Learning）是机器学习（Machine Learning）的一个分支，是一种基于人工神经网络模型的机器学习方法。 深度学习通过对数据进行多层次的学习，可以自动提取高阶抽象特征，从而在许多领域获得了广泛应用。
- 本科生如何自学机器学习？ - 知乎
这里我推荐Andrew Ng的机器学习教程，比较适合新手和来自工业界对数学要求不是很高的同学。 这门课适合刚上大学的萌新们。 它有19个小时，我看完它用了将近两个月，我建议你也不要看的太急。 当看完这些教程之后，你就对机器学习有了清晰的认知。
- 机器学习最好的课程是什么？ - 知乎
这门课既会从统计和数学的角度来教经典机器学习算法，也会教你如何运用到实践当中，解决现实的数据科学问题。 我自己学过UBC的Machine Learning，也看过吴恩达的Machine Learning视频，我觉的NYU的这门ML在难度上高于这两门，但我对NYU的ML课程内容的欣赏程度也远
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