人工神经网络原理与实践考题,神经网络选择题

简述神经网络、机器学习、深度学习之间的关系与应用。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

机器学习和神经网络有什么区别

机器学习是目前实现人工智能最主要的方式文案狗。输入给程序，以及程序自行学习到的规律，就是机器学习算法。这个程序就是一个机器学习的系统。

神经网络是一种模拟人脑，取其精华去其糟粕的计算架构；利用神经网络进行机器学习，则让计算机不再只是执行命令的机器，具有了一定程度上举一反三的能力。而将这个能力利用到造福人类的地方，就叫人工智能。

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《机器学习》（周志华）电子书网盘下载免费在线阅读链接： 密码：z3un   书名：机器学习作者：周志华豆瓣评分：8.7出版社：清华大学出版社出版年份：2016-1-1页数：425内容简介：机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。

为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介.全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.前3章之外的后续各章均相对独立, 读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用. 根据课时情况, 一个学期的本科生课程可考虑讲授前9章或前10章; 研究生课程则不妨使用全书.书中除第1章外, 每章都给出了十道习题. 有的习题是帮助读者巩固本章学习, 有的是为了引导读者扩展相关知识. 一学期的一般课程可使用这些习题, 再辅以两到三个针对具体数据集的大作业. 带星号的习题则有相当难度, 有些并无现成答案, 谨供富有进取心的读者启发思考.本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

作者简介：周志华，南京大学教授，计算机科学与技术系副主任，软件新技术国家重点实验室常务副主任，机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）所长，校、系学术委员会委员；ACM杰出科学家，IEEE Fellow，IAPR Fellow，中国计算机学会会士；长江学者特聘教授，国家杰出青年基金获得者。

2007年创建南京大学机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA），2010年11月任软件新技术国家重点实验室常务副主任，2013年5月任计算机系副主任。

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pattern recognition and machine learning，bishop 2006这本书不错，讲的很清楚。\r\n中文翻译版据说草稿三年前就提交上去了，不过还没审批通过。

但看英文版有看英文版的好处，搜一下爱问有pdf。