机器学习是关于计算机基于数据构建模型并运用模型来模拟人类智能活动的一门学科。随着计算机与网络的飞速发展，机器学习在我们的生活与工作中起着越来越大的作用，正在改变着我们的生活和工作。

机器学习可以在多学科的领域应用。

文章目录

基础学科
概率
统计
人工智能
元数据
计算智能
数据挖掘
数据科学

基础学科

机器学习是建立在数学和计算机科学领域的，换句话说机器学习是用线性代数和矩阵代数来描述，可以用概率和统计的工具来理解。

统计、概率和人工智能领域，它们代表着机器学习的基础学科。

概率

概率论的研究领域是描述随机事件的可能性的研究。概率论是数学的一个分支，为统计学领域提供了基础。

机器学习方法通常用概率语言描述，有些方法直接使用概率论。

例如 Bayes定理最早应用在纸牌21点上。例如刘德华拍摄的电影《赌城大亨 Ⅰ》中，老千通过远程传输牌的数据计算21点的规则。

统计

统计领域是研究收集、分析、描述和提供数据的方法，是数学的一个分支。

机器学习可以在一个统计框架中得到很好的理解。在这个框架中从训练数据中学习作为数据中结构和关系的模型。因此机器学习采用的是统计建模方法，而机器学习所包含的不仅仅是统计建模方法。

例如国家的人口普查，国家GPD统计数据等等。

人工智能

人工智能领域是对计算系统的研究和构建，这些计算系统可以做人类可以做的事情，也可以做我们认为是智能的事情。例如，人类可以在一个环境中移动，了解他们所看到和听到的语言，我们有相应的机器人，计算机视觉和自然语言处理的子领域。

学习是智能系统的一个特征。因此机器学习被认为是人工智能的一个分支，研究和构建能够学习的系统。

比如李世石大战人工智能AlphaGo。

元数据

可以从数据中学习来描述数据和预测未见数据的结果的算法对于解决复杂的问题非常有用。因此，机器学习方法被应用于计算机科学领域，如数据挖掘和数据科学。此外，还有人工智能的相关领域，它们研究也从数据及其环境中学习的智能方法。例子包括计算智能和Mate探法。

让我们回顾计算智能、数据挖掘和数据科学的相关领域，并了解机器学习方法是如何应用的。

计算智能

各领域计算智能涉及系统的研究和构建，这些系统易于指定，但会导致复杂的紧急行为。在进化计算、人工免疫系统和人工神经网络等子领域中，许多计算智能系统都是受进化、免疫系统和神经系统等自然系统的启发而产生的。计算智能是人工智能的一个分支。该领域涉及的问题是解释如何从简单的规则中衍生出复杂的紧急行为，以及它们最适合解决的问题。

许多计算智能系统从与环境的交互中学习，因此被作为机器学习的方法。

数据挖掘

数据挖掘领域是对从大数据集中发现有趣关系的系统的研究和构建。因此，数据挖掘既包括数据的存储和维护，也包括数据中的发现过程。数据挖掘是一个过程，也称为数据库中的知识发现(Kdd)。数据挖掘是计算机科学的一个子领域。该领域关注的问题是什么关系是有趣的，以及如何最好地发现它们。

机器学习提供了一组在数据挖掘过程中使用的工具，用于学习数据中的关系，为发现提供基础。

数据科学

领域数据科学关注使用数据解决复杂问题的实用性。数据科学是计算机科学的一个子领域。数据科学是数据挖掘过程的应用和机器学习方法在特定领域的应用。数据科学家是数据科学的实践者。

与数据挖掘一样，机器学习提供了一组用于数据科学的工具，用于学习数据中的关系，以便描述数据或进行预测。

机器学习涉及到数学的其他领域(如决策理论和信息论)和计算机科学(如运筹学和凸优化)。

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