我们日常使用的机器学习

机器学习的几类

线性分类器如垃圾邮件

众所周知，我们使用qq邮箱时候，有一些邮箱会被标记为垃圾邮件。算法会根据里面词汇出现的频次进行统计得出一个公式进行标记。

多类别分类 邮件分类 用户分类。

邮件会分成营销、私人来往、职场之类，属于上面提到的分类方法的升级。在客户分析的时候，用户肯定也分三六九等。

半监督的 人脸识别 朋友圈广告 斗地主

QQ空间一段时间出现了让好友标记QQ相册出现的人物，标记ta是谁。对于这样的功能，难道只是无聊开发的功能。我们有理由相信这样的功能是一个很大的布局，必然在帮助QQ的人脸识别建立自己的数据集。
朋友圈出现的广告，你会点击或者标记为不喜欢。下次出现的广告肯定会有所调整。

斗地主的时候，游戏的托管功能已经很不错了，我们有理由相信机器比大多数人牌技高超。对于游戏的出牌提示，你会选择按系统出牌或者重新选择，这个时候游戏会对他的提示系统进行修正。

增强学习

就像训练宠物一样，当做出正确的判断就给一定的奖励，错误的判断就给予一些惩罚。

机器学习和其他学科

机器学习使机器从数据中学习经验，以便对新的情况做出处理。其基础学科包含线性代数，程序设计。

统计

发现有意思的事情，在很多情况下重合。

大数据

有效率的处理大量数据，在很多情况下重合。

人工智能

使机器表现出智能，在很多情况下重合。

关于学习

其实根据腾讯的用户数据量，腾讯的ai没有理由不强劲。

机器学习是就屠龙宝刀，如果你没有学到屠龙之技，你是不会听到龙吟，看到龙的脚印的。当然网上吴恩达coursera机器学习是推荐最多的。

机器都可以学习，而我又是如何学习的呢?