池网科技 一、机器学习的提出者
机器学习的提出者
机器学习是一门源远流长、卓越精湛的学科领域，在当今数字化时代扮演着举足轻重的角色。在这个拥有强大计算能力和海量数据的时代，机器学习的应用已经深入人们的生活和工作中。但是，提出这一概念的背后到底有怎样的故事呢？
机器学习的提出者可以追溯至上世纪50年代，当时，一些科学家开始研究如何使计算机具备学习的能力。这些科学家们不满足于传统的编程方法，他们希望计算机能够通过数据学习并自主改善性能。正是在这种背景下，机器学习的概念逐渐形成并得到了推广。
机器学习的发展历程
随着时代的变迁和科技的进步，机器学习领域也在不断发展和壮大。从最初的概念提出到如今的广泛应用，机器学习的发展历程可以说是磕磕绊绊，但始终朝着更完善的方向前行。
在过去的几十年里，机器学习的算法不断优化和升级，从最初的简单模型到如今的深度学习和神经网络，机器学习的应用场景也变得更加广泛和多样化。无论是在医疗健康、金融领域还是智能家居、自动驾驶等领域，机器学习技术都展现出了巨大的潜力和价值。
机器学习的未来展望
随着人工智能技术的飞速发展和应用场景的不断拓展，机器学习的未来展望也越发令人期待。未来，随着量子计算、边缘计算等新技术的逐渐成熟，机器学习领域将迎来更加广阔的发展空间。
同时，随着数据时代的到来，数据将继续成为机器学习的核心资源，而如何更好地利用数据、保护数据安全也将成为机器学习发展的重要议题。因此，未来机器学习的发展将需要更多的跨学科交叉融合，不断推动学科之间的交流与合作。
总结
机器学习的提出者是那些具有远见卓识和创新精神的科学家们，他们为我们打开了一扇通往未来的大门。在未来的道路上，机器学习将继续发挥着重要作用，推动着科技的进步和社会的发展。让我们共同期待机器学习技术的未来，为构建更加智能、便捷的社会共同努力。
二、机器学习概念的提出者是
机器学习概念的提出者是一个备受追捧的领域，它的发展为人工智能领域带来了革命性变化。机器学习是一种让计算机系统具备学习能力，不断优化自身性能并提高预测准确性的技术。它的发展离不开许多杰出的科学家和研究人员的智慧和努力。
机器学习概念的提出者是谁？
机器学习概念的提出者最早可追溯到上世纪50年代。在那个时代，人们开始探索如何让计算机系统具备类似于人类学习的能力。其中，美国知名科学家亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）被认为是机器学习概念的先驱者之一。他在1959年的一篇论文中首次提出了“机器学习”这一术语，并将其定义为“在没有明确编程的情况下使计算机具备学习能力的领域”。
此后，机器学习的发展逐渐扩展到不同领域和应用。计算机科学家、数学家、统计学家等也在机器学习领域做出了重要贡献。其中，图灵奖得主杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）、亚伦·库赞斯基（Yann LeCun）、约书亚·班吉奥（Joshua Bengio）等人被誉为机器学习领域的大师，他们的工作推动了机器学习技术的快速发展。
机器学习的应用
随着机器学习技术不断成熟，其应用领域也逐渐扩展。目前，机器学习已经应用于各个行业，包括医疗保健、金融、制造业、交通等。在医疗领域，机器学习被用来辅助医生进行疾病诊断和预测治疗效果；在金融领域，机器学习可用于风险管理和欺诈检测；在制造业，机器学习可以优化生产流程和预测设备故障等。
另外，机器学习还被广泛运用于大数据分析、自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域。例如，通过机器学习算法分析海量数据，企业可以更好地了解市场趋势和用户需求，从而制定更有效的营销策略；而在自然语言处理领域，机器学习技术被应用于机器翻译、智能客服等场景，极大地提升了工作效率和用户体验。
机器学习的未来发展
随着人工智能技术的飞速发展，机器学习在未来将迎来更广阔的发展空间。随着硬件性能的提升和算法优化的不断改进，机器学习将更加普及和深入到人们的生活和工作中。未来，我们可以期待机器学习在医疗、智能交通、智能家居等领域发挥更重要的作用。
同时，机器学习技术也将面临一些挑战和问题。如何保护数据隐私、提高算法的透明度和可解释性、应对人工智能伦理问题等，都是需要我们共同面对和解决的挑战。只有不断推动技术创新，与时俱进，才能让机器学习发挥出最大的潜力，造福人类社会。
综上所述，机器学习概念的提出者们的智慧和努力开创了机器学习技术之路，引领着人工智能领域的发展方向。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信机器学习将为我们的生活带来更多便利和可能性。
三、学习动机提出者？
是行为主义流派华生。
学习动机是指引发与维持学生的学习行为，并使之指向一定学业目标的一种动力倾向。它包含学习需要和学习期待两个成分，根据不同标准可以划分为不同类别。不同心理学家从不同角度对学习动机进行了阐释，主要包括强化理论、归因理论、需要层次理论、成就动机理论、自我价值理论、自我效能感理论等。
四、机器学习的分类？
机器学习是一个比较大的范畴，机器学习包括很多东西，如决策树分析，主成分分析，回归分析，支持向量机，神经网络，深度学习等。你说的流量分类应该是说采用机器学习里面的一些分类算法，如朴素贝叶斯算法，K-means算法（也叫K均值算法），EM算法(也叫期望值最大化算法)等聚类算法。
五、机器学习包括？
机器学习
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
六、机器学习的哲学本质？
机器学习的本质，就在于建立了（原始数据——认知）之间的直接映射，跳出了“知识”的束缚。
机器学习是一种从数据当中发现复杂规律，并且利用规律对未来时刻、未知状况进行预测和判定的方法。是当下被认为最有可能实现人工智能的方法，随着大数据+机器学习的组合，使得机器学习算法从数据中发现的规律越来越普适。
七、机器学习需要的时间？
这个就要看个人情况，985数学系毕业三个月，可以入门。
八、机器学习是从哪里学习？
机器学习是从数据中学习的。它利用算法和统计模型来分析数据，发现数据中的模式和规律，从而生成预测模型和决策模型。
机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方式，可以应用于各种不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理和金融等。
机器学习的数据来源可以是结构化数据和非结构化数据，如图像、文本、音频和视频等。
九、什么是学习和机器学习？
机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。
十、机器学习算法和深度学习的区别？
答：机器学习算法和深度学习的区别：
1、应用场景
机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。
深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。
2、所需数据量
机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。
3、执行时间
执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。
