「机器学习」什么叫机器学习深度学习？深度学习（MachineLearning）是一门涉及到统计学、系统辨识、靠近基础理论、神经元网络、优化理论、电子信息科学、神经科学等众多行业的交叉科学，科学研究电子计算机如何仿真模拟或完成人们的学习行为，以获得新的专业知识或专业技能，再次机构现有的知识体系使之持续改进本身的特性，是人工智能技术技术性的关键。根据数据信息的深度学习是当代智能技术中的关键方式之一，科学研究从观察数据信息（样版）考虑找寻规律性，运用这种规律性对将来数据信息或没法观察的数据信息开展预测分析。

AndrewNg(吴恩达)
MachineLearningisthescienceofgettingcomputerstoactwithoutbeingexplicitlyprogrammed.
深度学习是一门让电子计算机不用显式程序编写就可以运作的科学研究。
Microsoft(微软中国)
Machinelearningisatechniqueofdatasciencethathelpscomputerslearnfromexistingdatainordertoforecastfuturebehaviors,outcomes,andtrends.
深度学习是一种数据信息科技进步，它协助电子计算机从目前数据信息中学习培训，进而预知未来的个人行为、結果和发展趋势。

「机器学习」什么叫机器学习深度学习？深度学习的有关专业术语
样版(sample)、实例(instance)：
所研究对象的一个个人。等同于统计学中的案例(example，instance)
特点(feature)、特性(attribute):
体现恶性事件或目标在某层面的主要表现或特性的事宜，如尺寸，色调
特性值(attributevalue):
特性上的赋值，比如“翠绿”“乌亮”
特性张成的室内空间称之为“特性室内空间”(attributespace)、“样本空间”(samplespace)或“键入室内空间”.
特点室内空间(featurespace)：
各自以每一个特点做为一个纵坐标，全部特点所属纵坐标张成一个用以叙述不一样样版的室内空间，称之为特点室内空间
在该室内空间中，每一个实际样版就相匹配室内空间的一个点，在这个实际意义下，也称样版为样版点。
每一个样版点相匹配特点室内空间的一个空间向量，称之为“矩阵的特征值”
特点的数量即是特点室内空间的维数。
样版集(sampleset)、数据(dataset)：
多个样版组成的结合；该结合的每一个原素便是一个样版
检测样版”(testingsample)：
学得实体模型后,应用该实体模型开展预测分析的全过程称之为“检测”(testing),被预测分析的样版称之为“检测样版”.
标识(label)：
有前边的样版数据信息显而易见是不足的，要创建那样的有关“预测分析”(prediction)的实体模型,大家需得到训练样本的“結果”信息内容，比如“((颜色=翠绿;根蒂=蜷曲;敲声==浊响),好瓜)”.这儿有关实例結果的信息内容，比如“好瓜”，称之为“标识”(label);有着了标识信息内容的实例，则称之为“示例”(example).
归类(classification):
若大家欲预测分析的是离散值,比如“好瓜”“坏瓜”，该类学习任务称之为”归类”
重归(regression)
若欲预测分析的是持续值,比如甜瓜质量指标0.95、0.37,类学习任务称之为“重归”.
对只涉及到2个类型的称之为“二分类’(binaryclassification)’
聚类算法”(clustering)
将要训炼集中化的样版分为若干组,每一组称之为一个“簇”(cluster);
「机器学习」什么叫机器学习深度学习？依据训炼数据信息是不是有着标识信息内容，学习任务可大概区划为两类:“无监督学习”(supervisedlearning)和“无监督学习”(unsupervisedlearning),归类和重归是前面一种的意味着,而聚类算法则是后面一种的意味着.