作为 ai 的重要分支

作为 AI 的重要分支，机器学习在推荐系统、在线广告、金融市场分析、计算机视觉、语言学、生物信息学等诸多领域都取得了巨大的成功。机器学习并不是像我们字面理解的那样，让冷冰冰的机器去学习，或者狭义的理解为让机器人去学习。机器学习，从本质上来说，可以理解为算法学习（Algorithm Learning）、模型学习（Model Learning）或者叫函数学习（Function Learning）。本文提供《10 种机器学习算法介绍》PPT 下载。

机器学习算法大致可以分为三类 ——

无监督学习算法 (Unsupervised Algorithms)：这类算法没有特定的目标输出，算法将数据集分为不同的组。

强化学习算法 (Reinforcement Algorithms)：强化学习普适性强，主要基于决策进行训练，算法根据输出结果（决策）的成功或错误来训练自己，通过大量经验训练优化后的算法将能够给出较好的预测。类似有机体在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。在运筹学和控制论的语境下，强化学习被称作“近似动态规划”（approximate dynamic programming，ADP）。