参考：非常简单易懂的机器学习入门

参考：各种机器学习算法的概述以及举例

引言

谈起人工智能，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（Artificial Intelligence）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是似懂非懂、一知半解。

人工智能、机器学习与深度学习的关系

机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。下图形象的说明了三者的包含关系：

为何深度学习作为人工智能的一个子集的子集却如此人尽皆知？一个非常重要的原因就是深度学习在某种意义上完全颠覆了其他的人工智能算法，并且已经取得了巨大的成功。

参考回答

机器学习与大数据

机器学习与大数据密不可分，通俗点讲，机器学习（人工智能）就是被大数据喂出来的。人工智能一系列的算法（可以理解为数学模型），在海量的大数据中不断学习，自我优化，逐渐提高正确率，最终达到理想的效果。

机器学习概述

在进行特定编程的情况下,给予计算机学习能力的领域。

—Arthur Samuel

机器学习的核心是使用算法解析数据，从中学习，然后对某件事情做出决定或预测。这与传统的软件开发的区别在于，前者是显式地编写程序来执行某些任务，后者是用一个算法和数据让计算机自己学习，最终来完成任务。

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