一、人工智能 机器学习 深度学习范畴排序？

人工智能、机器学习和深度学习三者之间存在范畴关系。深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习又是人工智能的一个子集。因此，按照范畴从小到大的顺序，可以排列为：深度学习 < 机器学习 < 人工智能。

二、人工智能机器学习法？

人工智能

“机器学习是从人工智能的范式识别和计算学习理论中发展而成的计算机科学领域之一。机器学习先训练数据，然后研究可预测的算法。这些算法并不使用静态编程，而是通过输入的数据创建模型，从而进行预测或给出决策。”

三、python机器学习和人工智能区别？

人工智能一般指深度学习，深度学习也是机器学习近些年发展的一个趋势。所以深度学习也属于机器学习。让机器通过训练去学习好的权重最终可以打到好的可供利用的模型结果。

四、人工智能导论中机器学习的原理？

机器学习是一种让计算机系统通过从数据中学习并不断改进自身性能的方法。其原理是通过算法和统计模型来分析和理解数据，从而使计算机系统能够自动发现数据中的模式和规律，并据此做出预测或决策。

机器学习的关键在于训练模型，即通过大量的数据输入和反馈来调整模型的参数，使其能够更准确地预测未知数据。常见的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习，它们在不同的场景下应用广泛，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

五、探索全球机器学习社区：推动人工智能发展的力量

在当今信息技术飞速发展的时代，机器学习作为人工智能的一个重要分支，其发展和应用得到越来越多的关注。在这个背景下，全球各地涌现出大量的机器学习社区，为广大研究者和从业者提供了交流与学习的平台。本文将深入探讨这些国外机器学习社区的重要性、主要特点及其对人工智能领域的贡献。

一、机器学习社区的意义

机器学习社区不仅为研究者和开发者提供了一个分享知识与经验的社交平台，还为创新与合作提供了新的机会。这些社区的存在使得资源的共享变得更加高效，促进了技术的传播和更新。可以说，机器学习社区在以下几个方面发挥了重要作用：

• 知识共享：研究者可以发布论文和讨论最新的研究成果，帮助社区成员掌握前沿知识。
• 技术交流：通过讨论和开源项目等方式，成员可以分享各自的技术经验，促进技术能力的提升。
• 合作机会：社区为志同道合的研究者和开发者提供了合作的机会，推动了项目的共同开发。
• 职业发展：社区提供了职业机遇和指导，让成员能够获取工作和实习的机会。

二、知名的机器学习社区

在全球范围内，有许多知名的机器学习社区，这些社区因其活跃的讨论和丰富的资源而受到广泛关注。以下是一些最具代表性的社区：

1. Kaggle

Kaggle是一个全球知名的数据科学社区，它不仅提供数据集，还组织各种挑战和比赛，使参与者能够通过实践提升机器学习技能。Kaggle的论坛和学习资源为研究者提供了极大的便利，同时，每年的Kaggle Days也吸引了大量的玩家参与，增进了互动和交流。

2. Stack Overflow

作为一个编程问答社区，Stack Overflow拥有丰富的机器学习话题，用户可以在这里提问和回答问题。它对于解决具体技术难题、获取专业建议以及参与开源项目等方面都具有重要意义。

3. GitHub

GitHub命名工程和项目开发的一个重要平台，许多机器学习项目和库在这里发布。通过GitHub，开发者可以相互合作，共同改进代码和文档。此外，GitHub的项目页面也使得开发者可以展示自己的工作进展和收获。

4. Google Research

作为技术巨头，Google在机器学习领域的研究与开发备受瞩目。Google Research不仅发布众多研究论文，还提供开源工具和框架（如TensorFlow）。通过深入参与Google Research，社区成员可以获取最新的研究动态与技术支持。

5. Facebook AI Research (FAIR)

Facebook AI Research是推动人工智能发展的重要机构之一，致力于推进机器学习相关的基础研究。FAIR定期发布研究成果，组织研讨会等活动，促进学术界和产业界的交流。

6. Machine Learning Tokyo

Machine Learning Tokyo是一个以学习和交流为核心的社区，举办各种研讨会和课程，面向爱好者及从业者。该社区为希望在机器学习领域深造的人员提供了平台，帮助他们拓展视野。

三、如何参与机器学习社区

如果你希望参与机器学习社区，可以采用以下几种方式：

• 加入在线论坛：通过社交网络平台（如红迪网、LinkedIn等）找到合适的机器学习论坛和群组，积极参与讨论。
• 参加线下活动：了解周围的会议、工作坊和聚会，亲身参与，结识同样对机器学习感兴趣的人。
• 贡献开源项目：通过贡献代码、撰写文档或者维护项目，增强自己的实践能力，同时提升在社区中的影响力。
• 发布研究成果：无论是论文、文章还是博客，都可以借助社区传播自己的成果，与他人分享你的研究体验。

四、机器学习社区的未来

未来，随着人工智能技术的不断进步，机器学习社区将继续发挥不可替代的作用。社区将更加多元化，吸引更多的人参与到这个迅猛发展的领域中。技术的进步、跨领域的合作和全球网络的发展都会为机器学习社区带来新的活力。我们期待，未来的机器学习社区能够链接更多的研究者和从业者，共同推动人类社会的进步和科技的发展。

感谢您阅读这篇文章，希望通过对全球机器学习社区的深入了解，您能更加认识到参与这些社区的重要性，以及它们在推动人工智能发展中的独特作用。我们期待您能从中获得启发，并为机器学习的未来贡献自己的力量。

六、人工智能和机器学习的思路是什么？

人工智能机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，机器学习经过几十年的发展，衍生出了很多种分类方法，这里按学习模式的不同，可分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。

机器学习是将现实中的问题抽象为数学模型，利用历史数据对数据模型进行训练，然后基于数据模型对新数据进行求解，并将结果再转为现实问题的答案的过程。

七、人工智能与机器学习的内涵及联系？

人工智能和机器学习之间的关系是什么？

- 机器学习是用来实现人工智能的一种技术手段

- 算法模型

- 概念：特殊的对象。特殊之处就在于该对象内部已经集成或者封装好一个某种方程（还没有求出解的方程）

- 作用：算法模型对象最终求出的解就是该算法模型实现预测或者分类的结果

- 预测

- 分类

- 样本数据：numpy，DataFrame

- 样本数据和算法模型之间的关联：样本数据是需要带入到算法模型对象中对其内部封装的方程进行求解的操作。该过程被称为模型的训练。

- 组成部分：

- 特征数据：自变量（楼层，采光率，面积）

- 目标数据：因变量（售价）

- 模型的分类：

- 有监督学习：如果模型需要的样本数据中必须包含特征和目标数据，则该模型归为有监督学习的分类

- 无监督学习：如果模型需要的样本数据只需要有特征数据即可。

- sklearn模块：大概封装了10多种算法模型对象。

- 线性回归算法模型-》预测

- KNN算法模型-》分类

分类和预测的区别

- 分类

分类：输入样本数据，输出对应的类别，将样本中每个数据对应一个已知属性。(有监督学习)

分类算法分为两步：

(1)学习步：通过训练样本数据集，建立分类规则

(2)分类步：用已知的测试样本集评估分类规则的准确率，若准确率可接受，则是使用该规则对除样本以外的数据(待测样本集)进行预测。

- 预测

预测：两种或者两种以上的变量之间相互依赖的函数模型，进行预测或者控制。

预测算法分两步：

(1)通过训练集建立样本模型

(2)通过检验后进行预测或者控制

- 常用的分类与预测算法

1.回归分析：线形回归、非线性回归、Logistic回归、岭回归、主成分回归、最小二乘回归等。

2.决策树：分类算法

3.ANN(人工神经网络)：

4.贝叶斯网络

5、支持向量机(svm):将低维非线性转换为高维线形进行计算。

八、学习大数据、机器学习及人工智能必读书目有哪些？

谢邀！

注意到此问题下面有了近50个（其中不乏不错的）答复了，那从前几天开始，借用在得到上由张凯对《智能时代》一书的解读中的部分内容，来回应几个和“大数据”、“机器智能”相关的问题。

在回应《人工智能、大数据、机器人成大学新增热门专业，未来就业前景如何？

（ https://www.toutiao.com/answer/7160267781756469511 ）》的最后谈到，那检察官想要告倒烟草公司，他就满世界收集证据，甚至跑到我们中国的西南地区，专门找那种族群单一，生活习惯非常相似的村庄来收集样本，最后虽然还是没有找到香烟和肺癌有直接因果关系的证据，但是，收集了大量在统计上强相关性的证据来证明吸烟的危害。最终，烟草公司硬是被告倒，罚了3655亿美元。

这儿接着谈。

从这个案件里，我们可以看出来，其实人们已经从只接受因果关系转到也接受强相关性关系上来了，如果法律上这种强相关性都能被作为证据接受，那这种强相关性应用到其他领域自然就是顺理成章的了。

总的来说，机械思维是我们以前认识世界的主要方式，但是，今天机械思维已经不够用了，数据给我们提供了解决问题的新方法，数据之间的强关联性可以某种程度上代替因果关系，让我们直接找到问题的答案，这就是大数据思维的核心。

大数据思维和机械思维不是相互对立的，而是相互补充的，今天的我们在这场变革中一定要学会这种思维方式，因为它就是新时代的方法论。

那我们前头说了那么多大数据，它对我们未来的生活究竟有什么影响呢？吴军在这本书里说啊，影响是全方位的，未来的农业、制造业、体育、医疗都会出现新的变化，甚至整个社会人群都会出现重大的分化。比如说体育产业，就拿足球、篮球来说吧，一般一个弱队想要崛起，通常是一个大老板喜欢这个球队，先买下球队，然后呢砸钱买明星，请大牌教练，再做各种广告招揽球迷。

像咱们的恒大足球队，走的不就这条路吗？当然了，砸钱是容易，但想要取得好成绩可不容易了。所以，弱队的崛起通常都非常的难。

但是，美国有一支篮球弱队，就靠大数据上演了大逆转。这支球队是金州勇士队，它的管理层是由风险投资人和数据分析师组成的，这些人买了球队以后，不但不去买大牌的球星，反而把队里特别有名的大高个队员都卖掉了，然后呢围绕一个没有名气的小个子球员制定球队的新战术。因为数据显示，那些大牌球员都有一个特点，就是喜欢靠自身的能力优势，从篮下突破进攻，这种打法观众看起来特别带劲，但是，成功率其实特别低，因为全队要先想办法把球传给篮下的大高个，再保他突破上篮，即便不出现失误，能得到的也就是2分。那金州勇士队的新打法，就是依靠他的神投手，小个子库里，用3分球得分，比投篮，那些虎背熊腰的大牌球员可就没什么优势了，这让勇士队咸鱼翻身，得到了四十多年以来第一个NBA总冠军。后来，他们把这个战术发扬光大，勇士队所有的球员都苦练投篮，全队在一个赛季里投进了1000个3分球，创下了NBA的记录。因为勇士队善于利用数据技术，所以，篮球界的人都说，勇士队就是NBA里的谷歌啊。你看，以后体育运动光靠天赋和苦练没用，大数据技术能够改变竞争格局。

再比如说大数据在医学上运用。我们中国人都知道，看病得找老大夫，因为医学是一个经验科学，他们见过的病人多，经验丰富啊。但是，一个人再有经验，他见过的病例也是有限的。像一个放射科的大夫，一生见过的病例不会超过10万个，但是机器人就不一样喽，像美国一位高中生，他设计了一种确定乳腺癌癌细胞位置的算法，输入了760万个病例，这种算法也不是特别复杂，但是，对癌细胞的位置预测的准确率就高达96%，比一个资深的老大夫，那是要强太多太多了。相信不久以后，医生这个职业也很快就会被机器替代。

那你说，大数据、智能机器带来的全都是福利吗？也不能这么乐观。比如说首先就是我们会彻底没有隐私了。那你可能会觉得，没有隐私就没有隐私喽，反正我身正不怕影子斜呀。那些商家可是不会放过这个机会的，比如说以后有些人就会发现，自己老是买到假货，而有些人就总能买到真货。这是为什么？因为商家可以通过你的数据记录看出来，你是个好惹的人，还是个不好惹的人。要是数据显示，你一买到假货就维权，那商家就觉得，还是给你推送真货比较省心。你要是大大咧咧，买到假货也懒得退，那得嘞，不宰你宰谁啊。再比如说，如果保险公司能够了解到以后每一个人会得什么病，就可以拒绝给可能得大病的人提供保险啊。那那些最需要医疗保险的人，反而得支付天价的医疗费。

那有人可能会说，那以后我保护好隐私，到哪儿都不留下消费记录就好了呀。但其实呢，这是不可能的。只要你想获得方便，提供自己的数据就是必须的，这是和商家兑换的筹码，不可能逃得掉。

技术对我们的冲击还有更大的方面，那就是机器可能会抢掉我们的饭碗。作者吴军说，人类历史上曾经有三次技术变革，都让社会发生了巨大的变化。

将在回复《大数据和人工智能在物联网智慧城市建设过程中有哪些应用场景？》中接着谈。

最后，再顺便打个小广告，财经科普漫画《漫画生活中的货币》和《漫画生活中的投资》、和我策划、和粮食问题专家冰清合著的《大国粮食》新鲜出炉，谢谢关注！

你对这个问题有什么更好的意见吗？欢迎在下方留言讨论！

九、人工智能机器在线学习

在当今数字化时代，人工智能技术的飞速发展给我们的生活带来了许多便利和机遇。人工智能与机器在线学习作为其中重要的分支之一，在教育、医疗、金融等领域都展现出强大的潜力和影响力。本文将就人工智能机器在线学习这一话题展开深入探讨。

人工智能的快速发展

人工智能是指模拟人类智能过程的机器，以实现类似于人类的行为。通过不断的学习和自我优化，人工智能在复杂的环境中能够做出智能决策和应对挑战。随着计算能力的提升和大数据的普及，人工智能技术得以不断突破自身局限，应用范围也越来越广泛。

机器在线学习的意义

机器在线学习是指让机器通过不断地从数据中学习和调整算法，以实现工作效率和准确性的提升。这种学习方式让机器能够适应不同的情境和任务，从而更好地为人类服务和创造价值。在人工智能领域，机器在线学习是实现智能化应用的关键一环。

人工智能机器在线学习的应用

人工智能机器在线学习已经在诸多领域得到广泛应用。在教育领域，通过个性化的在线学习系统，可以为学生提供更加贴近其需求和兴趣的学习内容，提升学习效率和成果。在医疗领域，机器学习技术可帮助医生分析病例和制定诊断方案，提高医疗水平和效率。在金融领域，人工智能机器在线学习可以更好地帮助金融机构分析市场和风险，提升决策的准确性和效率。

未来发展趋势

随着人工智能技术的不断发展和完善，人工智能与机器在线学习的应用前景将更加广阔。未来，我们或许会看到更加智能化和个性化的教育方式、更加精准和高效的医疗服务、以及更加智能和安全的金融系统。同时，也要注意人工智能技术的合理和道德使用，确保其对人类社会的积极影响。

十、人工智能机器学习系统

人工智能机器学习系统的应用和发展

近年来，人工智能技术的迅猛发展给各行各业带来了巨大的变革。其中，人工智能机器学习系统作为人工智能技术的重要组成部分，更是在众多领域展现出强大的应用潜力。本文将深入探讨人工智能机器学习系统的应用和发展趋势。

人工智能机器学习系统通过模拟人类的学习和决策过程，使计算机系统能够从数据中学习并不断优化改进自身的性能和预测能力。在医疗、金融、交通、电子商务等领域，人工智能机器学习系统已经取得了令人瞩目的成就。

人工智能机器学习系统在医疗行业的应用

在医疗领域，人工智能机器学习系统的应用正在改变传统的医疗模式。通过对病历数据、医学影像等大数据的分析，机器学习系统可以帮助医生进行病情诊断、制定治疗方案，并提高医疗效率和精准度。例如，利用人工智能机器学习系统可以实现基因检测、疾病预测等功能，为医生提供重要的辅助决策支持。

人工智能机器学习系统在金融领域的应用

金融领域是人工智能机器学习系统应用广泛的领域之一。银行、保险公司等金融机构利用机器学习系统分析客户的信用评分、风险控制等方面，提高了金融服务的效率和安全性。同时，人工智能机器学习系统还可以用于股票市场预测、风险管理等领域，为投资者提供决策支持。

人工智能机器学习系统在交通领域的应用

在交通领域，人工智能机器学习系统可以通过分析交通数据、优化路线规划等方式，提高交通运输效率和安全性。智能交通系统利用机器学习技术可以实现智能信号灯控制、交通拥堵预测等功能，缓解城市交通压力，优化交通运输体系。

人工智能机器学习系统在电子商务领域的应用

在电子商务领域，人工智能机器学习系统被广泛应用于个性化推荐、用户行为分析等方面。通过对用户的点击、购买等行为数据进行分析，电商平台可以实现个性化推荐商品、优化营销策略，提升用户体验和销售业绩。

人工智能机器学习系统的发展趋势

未来，随着数据量的不断增大和计算能力的提升，人工智能机器学习系统将迎来更广阔的发展空间。与此同时，深度学习、强化学习等新技术的不断涌现也将推动机器学习系统不断创新和升级。人工智能机器学习系统将在更多领域展现出强大的应用价值，为社会发展和人类生活带来更多的便利和效益。