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由此可见，特征工程尤其是特征选择在机器学习中占有相当重要的地位通常而言，特征选择是指选择获得相应模型和算法最好性能的特征集，工程上常用的方法有以下1 计算每一个特征与响应变量的相关性工程上常用的手段有计算皮尔逊系数和互信息系数，皮尔逊系数只能衡量线性相关性而互信息系数能够很好地度量各。

在很多人工智能问题上，深度学习的方法突破了传统机器学习方法的瓶颈，推动了人工智能领域的发展深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都。

6集成方法集成方法是构建一组分类器的学习算法，然后通过对其预测进行加权投票来对新的数据点进行分类原始的集成方法是贝叶斯平均法，但更新的算法包括纠错输出编码bagging和boosting那么集成方法如何工作，为什么它们优于单个模型均衡偏差如果机器学习与深度学习：如何在项目中选择正确的方法？你均衡了大量的倾向民主党的投票和大量倾向共和党的投票。

深度学习，需要怎么做到 1深度学习，首先要学会给自己定定目标大小长短，这样学习会有一个方向然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记试卷掌握的薄弱环节存在的问题等，合理的分配时间，有针对性具体的去一点一点的去攻克落实2可以学习掌握。

二学习过程不同 1机器学习算法学习系统的基本结构环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分2深度学习通过设计建立适量的神经元计算节点和多层运算层次结构，选择合适的输。

机器学习直接来源于早期的人工智能领域传统算法包括决策树学习推导逻辑规划聚类强化学习和贝叶斯网络等等众所周知，我们还没有实现强人工智能早期机器学习方法甚至都无法实现弱人工智能机器学习最成功的应用领域是计算机视觉，虽然也还是需要大量的手工编码来完成工作人们需要手工编写分类器边缘。

如今，在某些情况下，通过深度学习训练过的机器在图像识别上表现优于人类，这包括找猫识别血液中的癌症迹象等谷歌的 AlphaGo 学会了围棋，并为比赛进行了大量的训练不断的和自己比赛总结 人工智能的根本在于智能，而机器学习则是部署支持人工智能的计算方法简单的将，人工智能是科学，机器学习是。

深度学习是由深层神经网络+机器学习造出来的词深度最早出现在deep belief network深度层置信网络其出现使得沉寂多年的神经网络又焕发了青春GPU使得深层网络随机初始化训练成为可能resnet的出现打破了层次限制的魔咒，使得训练更深层次的神经网络成为可能深度学习是神经网络的唯一发展和延续。