商业领域中机器学习研究（商业领域）

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本文目录一览：

• 1、机器学习的研究领域
• 2、机器学习的目的
• 3、机器学习的分类,有能解答的吗?

机器学习的研究领域

在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫做机器学习。机器学习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。

强化学习是机器学习的一个子领域，研究智能体如何在动态系统或者环境中以“试错”的方式进行学习，通过与系统或环境进行交互获得的奖赏指导行为，从而最大化累积奖赏或长期回报。

机器人技术：让计算机能够控制和操作物理设备和机器人，以完成特定工作。知识表示和推理：让计算机能够理解和处理知识，并使用逻辑推理来解决问题。强化学习：让计算机能够通过和环境互动来自主学习和决策。

这虽然有助于防止交通堵塞，并进行拥堵分析，但问题在于配备GPS的汽车数量较少。所以在这种情况下，机器学习可以有助于根据日常经验估计可能出现拥塞的区域。在线交通网络：当预订出租车时，该应用程序会估计出该车出行的价格。

方向如下：推荐神经网络和深度学习，神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向——深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。

机器学习的目的

1、目的不同：图像处理的主要目的是对图像进行增强、去噪、压缩等处理；计算机视觉的主要目的是通过图像识别、目标检测等技术对图像进行分析；机器学习的主要目的是对数据进行学习和预测；模式识别的主要目的是识别数据的模式。

2、（2）直接***用数学方法的机器学习：主要有统计机器学习。

3、机器学习就是通过我向计算机输入带结论的数据，计算机通过分类计算，设置权重，得出公式，当人有数据但是没有结论时，像进行过学习的机器输入数据，就可以得出结论。

机器学习的分类,有能解答的吗?

机器学习的三种主要类型是监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习。监督学习表示机器学习的数据是带标记的，这些标记可以包括数据类别、数据属性以及特征点位置等，这些标记作为预期效果，不断来修正机器的预测结果。

按照学习方式不同，机器学习分为监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习。监督学习 监督学习是从x，y这样的示例对中学习统计规律，然后对于新的X，给出对应的y。

半监督学习。半监督学习的训练数据都是未经标记的，算***在没有指导的情况下自动学习。简单地说，就是训练数据只有自变量没有因变量（就是没有Y）。非监督学习。

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