白话机器学习的数学学习笔记（-）

  机器学习越来越成为未来科技进步的推动，其中的数学理论还是需要学习和补充的，今天购买了《白话机器学习的数学》一书，就把相关学习到的知识做下笔记，供感兴趣的伙伴一起回顾。

一、1950年左右人工智能概率提出：人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。

二、1980年机器学习是人工智能的一个分支：机器学习(MachineLearning,ML)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。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

三、2010年深度学习提出，它是机器学习的一个分支：深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

   机器学习分为两类：有监督学习和无监督学习，其中回归和分类是有监督学习，聚类是无监督学习，如下图：