机器学习的分类有哪些呢

随着大数据时代对数据分析需求的不断增加，通过机器学习有效获取知识已逐渐成为当今机器学习技术发展的主要驱动力。大数据时代的机器学习更强调“学习本身就是一种手段”。以下就是为大家带来的机器学习的分类有哪些呢。

机器学习的分类有哪些呢

一，统计机器学习

统计机器学习是基于对数据的初步认识以及学习目的的分析，选择合适的数学模型，拟定超参数，并输入样本数据，依据一定的策略，运用合适的学习算法对模型进行训练，最后运用训练好的模型对数据进行分析预测。

二，模拟人脑的机器学习

神经网络学习（或连接学习）：模拟人脑的微观生理级学习过程，以脑和神经科学原理为基础，以人工神经网络为函数结构模型，以数值数据为输人，以数值运算为方法，用迭代过程在系数向量空间中搜索，学习的目标为函数。典型的连接学习有权值修正学习、拓扑结构学习。

随着数据生成速度的不断加快，数据量有了前所未有的增长，需要分析的新数据类型也在出现，如文本理解、文本情感分析、图像检索和理解、图形和网络数据分析等。

大数据机器学习和数据挖掘等智能计算技术在大数据智能分析和处理应用中发挥着极其重要的作用。以上就是为大家带来的机器学习的分类有哪些呢。

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