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算法公式挺費神，機器學習太傷人。任何一個剛?cè)腴T機器學習的人都會被復雜的公式和晦澀難懂的術(shù)語嚇到。但其實，如果有通俗易懂的圖解，理解機器學習的原理就會非常容易。本文整理了一篇博客文章的內(nèi)容，讀者可根據(jù)這些圖理解看似高深的機器學習算法。
機器學習這個主題已經(jīng)很普遍了，每個人都在談?wù)撍?，但很少有人能夠透徹地了解它。當?a target='_blank' class='arckwlink_none'>網(wǎng)絡(luò)上的一些機器學習文章晦澀難懂，理論性太強，或者通篇云里霧里地介紹人工智能、數(shù)據(jù)科學的魔力以及未來的工作等。
所以呢，本文作者 vas3k 通過簡潔的語言和清晰明了的圖示內(nèi)容，使得讀者能夠更容易地理解機器學習。拋卻了晦澀難懂的理論介紹，文中側(cè)重于機器學習中的實際問題、行之有效的解決方案和通俗易懂的理論。無論你是程序員還是管理者，本文都適合你。
AI 的范疇
AI 到底它包含了哪些領(lǐng)域，它與各種技術(shù)名詞之間的關(guān)系又是什么樣的？其實我們會有多種判斷方式，AI 范疇的劃分也不會是唯一的，例如最「常見」的認識可能如下圖所示。
你可能會認為：
- 人工智能是個完整的知識領(lǐng)域，類似于生物學或者是化學;
- 機器學習是人工智能中非常重要的一部分，但并不是唯一一個部分;
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機器學習的一種，現(xiàn)在非常受歡迎，但依然有其他優(yōu)秀的算法;
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