一、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。”
二、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。
三、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。
四、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。
五、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。
六、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！
七、博士搞机器学习人工智能收入怎么样？
不定，你去招聘网站看看就知道了，很高的薪资的，一般是入门级的2万呐
八、机器学习人工智能推荐
机器学习在人工智能推荐系统中的应用
机器学习和人工智能已经成为当今科技领域的热门话题，而它们在推荐系统中的应用更是引起了广泛关注。推荐系统利用机器学习和人工智能的算法和技术，为用户提供个性化的信息和产品推荐，从而提升用户体验和满意度。
推荐系统的发展离不开机器学习的支持，通过对用户行为和偏好的分析，推荐系统能够更准确地预测用户的兴趣，并给出相应的推荐。而人工智能的引入，则使得推荐系统能够不断学习和优化，提供更加精准的推荐结果。
机器学习在个性化推荐中的运用
个性化推荐是推荐系统的核心功能之一，它能够根据用户的历史行为、偏好和群体信息，为用户推荐他们可能感兴趣的内容。在个性化推荐中，机器学习通过各种算法实现对用户兴趣的识别和预测，从而为用户提供更具针对性的推荐内容。
机器学习在个性化推荐中的应用包括但不限于协同过滤、内容过滤、深度学习等技术。这些技术能够通过对用户行为数据的分析，挖掘出用户的隐藏需求和兴趣，从而实现推荐结果的个性化输出。
人工智能在推荐系统中的作用
人工智能是推荐系统中的另一重要组成部分，它通过模式识别、数据挖掘等技术，实现对用户行为和偏好的深度分析，从而为推荐系统提供更为精准的推荐。人工智能的引入，使得推荐系统能够更好地理解用户的需求，实现真正意义上的个性化推荐。
除了在推荐算法上的应用，人工智能还可以实现对推荐系统的自动化优化和实时调整。通过机器学习技术的不断学习和训练，推荐系统能够不断优化推荐结果，提升用户满意度和使用体验。
结语
总的来说，机器学习和人工智能在推荐系统中的应用，为用户提供了更加个性化和优质的推荐服务。通过对用户行为和偏好的深度分析，推荐系统能够更好地理解用户需求，实现精准的推荐。未来，随着机器学习和人工智能技术的不断发展，推荐系统将会不断提升推荐质量，为用户带来更好的体验。
九、美国机器学习人工智能
美国机器学习人工智能一直是全球人工智能行业的领导者之一。美国拥有众多顶尖的科技公司，这些公司一直在推动人工智能和机器学习技术的发展。从谷歌、亚马逊到Facebook，这些公司都在不断地投入资源和精力，研发更先进的人工智能技术。
美国机器学习人工智能的发展历程
人工智能和机器学习技术在美国的发展可以追溯至上世纪。上世纪50年代和60年代，人工智能领域经历了初期的探索和发展阶段。随着计算机技术的不断进步，人们开始尝试将机器赋予类似人类思维能力的技术。
在70年代和80年代，随着专家系统和神经网络等技术的兴起，人工智能开始逐渐走向成熟。这些技术的出现为机器学习的发展奠定了基础。
进入21世纪，随着大数据和云计算等技术的快速发展，机器学习和人工智能技术进入了快速发展的时期。美国的科技公司们纷纷加大投入，推动人工智能技术的创新与应用。
美国顶尖科技公司在机器学习人工智能领域的贡献
谷歌是美国机器学习人工智能领域的领导者之一。作为全球最大的搜索引擎提供商，谷歌拥有丰富的数据资源和技术实力，不断推动人工智能技术的发展。谷歌的AlphaGo系统在围棋比赛中战胜人类冠军，引起了全球对人工智能技术的关注。
亚马逊也在机器学习领域取得了显著的进展。亚马逊的云计算服务AWS为企业提供了强大的机器学习平台，帮助企业加速人工智能应用的开发和部署。
Facebook则通过社交网络数据为机器学习技术提供了丰富的实践场景。Facebook的推荐算法和人脸识别技术都得益于机器学习和人工智能的应用。
美国机器学习人工智能在未来的发展趋势
随着人工智能技术的不断发展，美国在机器学习领域仍将保持领先地位。未来，随着深度学习和自然语言处理等技术的不断成熟，机器学习将在更多领域得到广泛应用。
人工智能技术的发展也带来了一些挑战，如数据隐私、伦理道德等问题。美国在人工智能监管立法方面也面临一些挑战，需要与技术发展保持同步。
总的来说，美国机器学习人工智能领域的发展备受关注，随着全球科技竞争的不断加剧，美国的科技公司们将继续在人工智能领域创新，推动技术的发展和应用。
十、机器学习做人工智能
机器学习做人工智能一直是人工智能领域中备受关注的重要主题。在现代科技的快速发展下，机器学习已经成为实现人工智能的关键技术之一。从智能语音助手到无人驾驶汽车，机器学习的应用已经渗透到我们日常生活的方方面面。
机器学习与人工智能的关系
在探讨机器学习做人工智能这个话题时，我们必须先了解机器学习与人工智能之间的关系。简单来说，机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机从数据中学习模式和规律，从而让计算机具备智能。换句话说，机器学习是实现人工智能的一种方法。
人工智能是一门研究如何使计算机能够像人类一样思考和行动的领域。而机器学习则是人工智能的一种实现方式，它通过数据驱动的方法让计算机逐渐提升自己的智能，从而实现人工智能的目标。
机器学习的应用领域
机器学习作为一种强大的技术手段，已经在各个领域得到了广泛的应用。从金融行业的风险管理到医疗领域的疾病诊断，机器学习的应用正在不断拓展和深化。以下是一些机器学习在不同领域的应用案例：
- 金融领域：利用机器学习算法进行风险评估和交易预测。
- 医疗领域：基于机器学习的影像识别技术帮助医生进行快速、准确的诊断。
- 市场营销：通过机器学习对客户行为进行分析，提升营销策略的效果。
- 交通运输：应用机器学习优化交通流量，提高交通效率。
这些应用案例充分展示了机器学习做人工智能的潜力和重要性。
机器学习的发展趋势
随着科技的不断进步，机器学习领域也在不断发展和壮大。未来，我们可以预见以下几个方面的发展趋势：
- 深度学习技术的进一步应用：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建神经网络模型来实现对复杂数据的学习和理解。
- 自动化机器学习：随着自动化技术的发展，未来机器学习模型的构建和调优将更加智能和高效。
- 跨学科融合：未来机器学习将更多地与其他学科如生物学、物理学等进行交叉融合，创造出更多领域的创新应用。
这些发展趋势将进一步推动机器学习做人工智能这一目标的实现，让智能科技在未来发挥更加重要的作用。
结语
总的来说，机器学习做人工智能是一个充满潜力和机遇的领域。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信机器学习将为人工智能的发展带来更多惊喜和突破。让我们期待智能科技带来的美好未来！