1.什麼是機器學習
機器學習是為了應對系統程式設計，屬於電腦科學類的學科，它能根據經驗進行自動學習和提高。例如：乙個由程式操縱的機械人，它能根據從感測器蒐集到的資料，完成一系列的任務和工作。
它能根據資料自動地學習應用程式。
2.機器學習與資料探勘的區別
機器語言是指在沒有明確的程式指令的情況下，給予計算機學習能力，使它能自主的學習、設計和擴充套件相關演算法。資料探勘則是一種從非結構化資料裡面提取知識或者未知的、人們感興趣的**。在這個過程中應用了機器學習演算法。
3.什麼是機器學習的過度擬合現象
在機器學習中，當乙個統計模型首先描述隨機誤差或雜訊，而不是自身的基本關係時，過度擬合就會出現。當乙個模型是過於複雜，過擬合通常容易被發現，因為相對於訓練資料型別的數量，引數的數量過於五花八門。那麼這個模型由於過度擬合而效果不佳。
4.過度擬合產生的原因
由於用於訓練模型的標準並不等同於判斷模型效率的標準，這導致了產生過度擬合的可能性。
5.如何避免過度擬合
當你使用較小的資料集進行機器學習時，容易產生過度擬合，因此使用較大的資料量能避免過度擬合現象。但是，當你不得不使用小型資料集進行建模時，可以使用被稱為交叉驗證的技術。在這種方法中資料集被分成兩節，測試和訓練資料集，測試資料集只測試模型，而在訓練資料集中，資料點被用來建模。
在該技術中，乙個模型通常是被給定有先驗知識的資料集（訓練資料集）進行訓練，沒有先驗知識的資料集進行測試。交叉驗證的思想是：在訓練階段，定義乙個資料集用來測試模型。
6.什麼是感應式的機器學習？
感應機器學習涉及由實踐進行學習的過程，能從一組可觀測到的例子的嘗試推導出普遍性規則。
7.什麼是機器學習的五個流行的演算法？
1. 決策樹2. 神經網路（反向傳播）3. 概率網路4.最鄰近法5. 支援向量機
8.機器學習有哪些不同的演算法技術？
在機器學習不同型別的演算法技術是：
1. 監督學習2.非監督學習3. 半監督學習4. 轉導推理（transduction）5.學習推理（learning to learn）。
9.在機器學習中，建立假設或者模型的三個階段指的是什麼？
1.建模2.模型測試3.模型應用。
10.什麼是監督學習的標準方法？
監督學習的標準方法是將一組示例資料的分成訓練資料集和測試資料集。
11.什麼是訓練資料集和測試資料集？
在類似於機器學習的各個資訊科學相關領域中，一組資料被用來發現潛在的**關係，稱為「訓練資料集」。訓練資料集是提供給學習者的案例，而試驗資料集是用於測試由學習者提出的假設關係的準確度。
12.下面列出機器學習的各種方法？
機器學習的各種方法如下「
1.概念與分類學習（concept vs classification learning）。
2.符號與統計學習（symbolic vs statistical learning）。
3.歸納與分析學習（inductive vs analytical learning）。
13.非機器學習有哪些型別？
人工智慧、規則推理。
14.什麼是非監督學習的功能？
1.求資料的集群2. 求出資料的低維表達3. 查詢資料有趣的方向4. 有趣的座標和相關性5.發現顯著的觀測值和資料集清理
15.什麼是監督學習的功能？
1.分類、2.語音識別3.回歸4.時間序列**5. 注釋字串
16.什麼是演算法獨立的機器學習？
機器學習在基礎數學領域獨立於任何特定分類器或者學習演算法，被稱為演算法獨立的機器學習。
17.人工智慧與機器學習的區別？
基於經驗資料的特性而設計和開發的演算法被稱為機器學習。而人工智慧不但包括機器學習，還包括諸如知識表示，自然語言處理，規劃，機械人技術等其它方法。
18.在機器學習中分類器指的是什麼？
在機器學習中，分類器是指輸入離散或連續特徵值的向量，並輸出單個離散值或者型別的系統。
19.樸素貝葉斯方法的優勢是什麼？
樸素貝葉斯分類器將會比判別模型，譬如邏輯回歸收斂得更快，因此你只需要更少的訓練資料。其主要缺點是它學習不了特徵間的互動關係。
20.在哪些領域使用模式識別技術？
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