一、机器学习、深度学习和强化学习的关系和区别

机器学习

Maching Learning，是实现人工智能的一种手段，也是目前被认为比较有效的实现人工智能的手段。目前在业界使用机器学习比较突出的领域很多，例如计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、文本分类等，大家生活中经常用到的比如高速公路上的ETC的车牌识别，苹果手机的Siri，看今日头条时给你推荐的新闻，再比如大家用天猫买东西看评论的时候的评价描述：

（可以看到通过机器学习的算法，在8w多条评价中筛选出关键词，红色的是正面评价，绿色的是反面评价，这些都是通过语义分析算法归类得出的。机器学习本质上是通过数学算法来解析数据的规律，学习相关的规律且用来预测和决策。机器学习主要分为监督学习，无监督学习和半监督学习三种。从算法上来说有贝叶斯分类，决策树，线性回归，决策树和森林模型，主成分分析，流行学习，k-means聚类，高斯混合模型等等。）

深度学习

Deep Learning,是一种机器学习的技术，由于深度学习在现代机器学习中的比重和价值非常巨大，因此常常将深度学习单独拿出来说。最初的深度学习网络是利用神经网络来解决特征层分布的一种学习过程。通常我们了解的DNN（深度神经网络），CNN（卷积神经网络），RNN（循环神经网络），LSTM（长短期记忆网络）都是隶属于深度学习的范畴。也是现代机器学习最常用的一些手段。通过这些手段，深度学习在视觉识别，语音识别，自然语言处理（NLP）等领域取得了使用传统机器学习算法所无法取得的成就。

强化学习

Reinforcement Learning，又称再励学习或者评价学习。也是机器学习的技术之一。所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大，由于外部给出的信息很少，强化学习系统必须依靠自身的经历进行自我学习。通过这种学习获取知识，改进行动方案以适应环境。强化学习最关键的三个因素是状态，行为和环境奖励。关于强化学习和深度学习的实例，最典型的莫过于谷歌的AlphaGo和AlphaZero两位了，前者通过深度学习中的深度卷积神经网络，在训练了大约三千万组人类的下棋数据，无数度电的情况下才搞出来的模型，而后者使用强化学习的方式，通过自己和自己下棋的方式搞出来的模型。而最终的实验结果也很让人震撼。AlphaGo干败了人类围棋顶尖高手,而AlphaZero干败了AlphaGo。

深度学习与强化学习都属于机器学习的范畴；深度学习是有标签、静态的，多用于感知。强化学习是无标签、动态的，多用于决策。可以学习和模拟人类的人工智能通常是由深度学习+强化学习实现的。在算法方面，人工智能最重要的算法仍是神经网络。

延伸阅读：

二、朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法是一种分类算法。它不是单一算法，而是一系列算法，它们都有一个共同的原则，即被分类的每个特征都与任何其他特征的值无关。朴素贝叶斯分类器认为这些“特征”中的每一个都独立地贡献概率，而不管特征之间的任何相关性。然而，特征并不总是独立的，这通常被视为朴素贝叶斯算法的缺点。简而言之，朴素贝叶斯算法允许我们使用概率给出一组特征来预测一个类。与其他常见的分类方法相比，朴素贝叶斯算法需要的训练很少。在进行预测之前必须完成的少数工作是找到特征的个体概率分布的参数，这通常可以快速且确定地完成。这意味着即使对于高维数据点或大量数据点，朴素贝叶斯分类器也可以表现良好。

以上就是关于机器学习、深度学习和强化学习的关系和区别是什么的内容希望对大家有帮助。

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