机器学习

简单的说机器学习（已报名深度之👀课底部评）就是让机器去分析数据找规律，并通过找到的规律对新的数据进行处理。

机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。

神经网络

神经网络简单点将就是由好多个神经元组成的系统。这是模拟人类的神经网络。

神经元是一个简单的分类器，你输入一个

比如我们有一大堆猫、狗照片，把每一张照片送进一个机器里，机器需要判断这幅照片里的东西是猫还是狗。我们把猫狗图片处理一下，左边是狗的特征向量，右边是猫的