人工智能AI，机器学习和深度学习的区别(机器学习)
1、机器学习是什么意思？
是协议的学习和服务器中IP的改变也要学习(主要是方便通信)2、机器学习有什么用?
人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人医疗用于各类拟合预测金融高频交易互联网数据挖掘、关联再具体一点，比如水产的水质预测比如无人汽车，应用了机器学习和神经网络3、数据挖掘，数据分析，机器学习三者之间是什么关系
数据挖掘和机器学习没有严格的界限，只是侧重点不同。数据挖掘偏重于利用工具挖掘数据的信息机器学习偏重于机器学习算法的理论和应用，个人感觉数学味道比较浓厚自然语言处理可以看做是机器学习和数据挖掘在自然语言领域的一个方向4、机器学习的实质在于。
大部分的机器学习本质上都是一个最优化问题，也就是寻找模型参数（优化变量），使得损失函数（目标函数）最小，同时为了避免过拟合，加入正则项，也就是约束要优化的参数。深度学习是机器学习的一个分支，它用于分类时，也是一个最优化问题。而一般的最优化问题不容易求解，是因为容易陷入局部最优解，而不能得到全局最优。如果这个最优化问题恰巧是一个凸优化问题，则可以高效地求解出模型最优解，这是因为，根据凸函数的性质，局部最优就是全局最优。5、机器学习和模式识别有什么区别？看教材，发现它们的算法都差不多一样啊。。。
一、方式不同1、机器学习：是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。2、模式识别：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。二、研究过程不同1、机器学习：学习是一项复杂的智能活动，学习过程与推理过程是紧密相连的，按照学习中使用推理的多少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种——机械学习、通过传授学习、类比学习和通过事例学习。2、模式识别：指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。三、应用前景不同1、机器学习：继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展 。2、模式识别：一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴，二是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容。参考资料来源：搜狗百科-模式识别参考资料来源：搜狗百科-机器学习6、以下哪些程序包提供了机器学习功能
机器学习(Machine Learning, ML)是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。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。7、机器学习和人工智能说的是一回事吗
严格意义上说，人工智能和机器学习没有直接关系，只不过目前机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。早期的机器学习实际上是属于统计学，而非计算机科学的；而二十世纪九十年代之前的经典人工智能跟机器学习也没有半毛钱关系。所以今天的AI和ML有很大的重叠，带并没有严格的从属关系。不过如果仅就计算机系内部来说，ML是属于AI的。AI今天已经变成了一个很泛泛的学科了。此外如今很多不是学AI的人也愿意把它们的产品说成是“智能”XX，但真正学AI的人却从不用这俩字儿。8、有没有会机器学习的来指点下
高等代数,数理统计这样的基础课先搞定然后多熟悉熟悉matlab,mathmatica或者numpy,scipy然后就可以找个野鸡大学的实验室混日子了9、人工智能AI，机器学习和深度学习的区别
机器学习：machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类或者回归的工作。之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如广告的ctr预估，PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型，从而提高互联网广告的点击率和回报率；个性化推荐，还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买，浏览和收藏日志，得到一个推荐模型，来预测你喜欢的商品。深度学习：deep learning，机器学习里面现在比较火的一个topic，本身是神经网络算法的衍生，在图像，语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。 原文链接：http://shuzhiren.com/post/49721.html