機器學習的分類有哪些呢

隨著大數據時代對數據分析需求的不斷增加，通過機器學習有效獲取知識已逐漸成為當今機器學習技術發展的主要驅動力。大數據時代的機器學習更強調“學習本身就是一種手段”。以下就是為大家帶來的機器學習的分類有哪些呢。

機器學習的分類有哪些呢

一，統計機器學習

統計機器學習是基于對數據的初步認識以及學習目的的分析，選擇合適的數學模型，擬定超參數，并輸入樣本數據，依據一定的策略，運用合適的學習算法對模型進行訓練，最后運用訓練好的模型對數據進行分析預測。

二，模擬人腦的機器學習

神經網絡學習（或連接學習）：模擬人腦的微觀生理級學習過程，以腦和神經科學原理為基礎，以人工神經網絡為函數結構模型，以數值數據為輸人，以數值運算為方法，用迭代過程在系數向量空間中搜索，學習的目標為函數。典型的連接學習有權值修正學習、拓撲結構學習。

隨著數據生成速度的不斷加快，數據量有了前所未有的增長，需要分析的新數據類型也在出現，如文本理解、文本情感分析、圖像檢索和理解、圖形和網絡數據分析等。

大數據機器學習和數據挖掘等智能計算技術在大數據智能分析和處理應用中發揮著極其重要的作用。以上就是為大家帶來的機器學習的分類有哪些呢。

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