机器学习怎么用呢

1. 机器学习都有什么用

人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人
医疗用于各类拟合预测
金融高频交易
互联网数据挖掘、关联
再具体一点，比如水产的水质预测
比如无人汽车，应用了机器学习和神经网络

2. 机器学习该怎么入门

机器学抄习说简单就简单，说难就难，但如果一个人不够聪明的话，他大概很难知道机器学习哪里难。基本上要学习机器学习，先修课程是algebra, calculus, probability theory, linear regression。这几门科学好了再学Machine learning是事半功倍的。此外近代数学的东西也要懂。
机器学习需要看的书不多，必读的是elements of statistical learning。这本书涵盖范围很广，且深入浅出，习题也有一定难度，适合自学。
要学会发散思维，学会如何从data中找feature。关于这个的教程很缺，需要大量练习及一些天赋。

3. 如何开始使用 Java 机器学习

让机器运转为了更简单的阐述，我们决定选出3个项目帮助你开始：

1.Deeplearning4J (DL4J)–开源，分布式，JVM的商业深度学习lib库

2.BID Data Project–能够运行快速、大规模的机器学习和数据挖掘的模式集合

3.Neuroph–面向对象的神经网络

顺便说一下, 我们最近发布了另外一些吸引我们注意的有趣的开源GitHub库.下载.

DL4J – 深度学习

DL4J是一个能帮助你配置多层神经网络的工具。它为JVM提供了深度学习且伴随快速原型设计和大规模定制，同时注重比配置更多的约定。

这个工具是为了帮助已经拥有创建和使用神经网络的理论，但不想亲自实现算法的那些人。你可以在海量数据上解决特定问题和自定义神经网络属性。DL4J 是由Java语言编写的，可以兼容任何JVM语言比如Clojure, Scala, ,Kotlin，并且可以与Hadoop和Spark集成。

可能的使用案例包括评价或推荐系统如（CRM，adtech，churn prevention），预测分析甚至欺诈检测。如果你要寻找真实的案例，你可以下载 Rapidminer. 这是使用DL4J的开源平台，用来为用户简化预测分析过程。

创建一个新的神经网络如同创建一个新项目一样容易。

4. 机器学习怎么入门

问题写的不清楚，是什么机器 干什么用的，你想学习哪方面的知识

5. 机器学习有什么用

人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人医疗用于各类拟合预测金融高频交易互联网数据挖掘、关联再具体一点，比如水产的水质预测比如无人汽车，应用了机器学习和神经网络

6. 机器学习怎么入门

有一定的事实证明，Python语言更适合初学者，Python语言并不会让初学者感到晦涩，它内突破了传统容程序语言入门困难的语法屏障，初学者在学习Python的同时，还能够锻炼自己的逻辑思维，同时Python也是入门人工智能的首选语言。
学习编程并非那么容易，有的人可能看完了Python语法觉得特别简单，但再往后看就懵了，因为到后期发现并不能学以致用，理论结合项目才是学好一门编程语言的关键。可以选择报班入门，根据自己的实际需要实地了解，可以先在试听之后，再选择适合自己的。

7. 机器学习怎么学

机器学习根据编码，她会把一些知识变成自己的编码，然后去掌握

8. 机器学习该怎么入门

关于机器学习的一些经典算法 可以关注 机器学习学习笔记

9. 机器学习怎么快速入门

找一本教材，来个人推荐李航自的《统计机器学习》
可以去看网易上关于机器学习的公开课，是Standford的Prof. Ng的视频课程，超级棒。
结合教材和视频，将机器学习算法的公式推一遍，然后用Matlab或者python跑一跑数据，找点感觉。
对于数学也要加强，特别在概率论方面。

10. 如何用Java开始机器学习

说到如何开始使用 Java 机器学习这个问题，相信对于从事Java开发的人来说是非常重要的，也是这段时间几乎每个人都在谈论人工智能和机器学习，这已经不再是一个保留给科学家和研究者的秘密，而是几乎实现于每一项新兴技术中。
人类的人工智能人工智能在一段时间以来是一个广泛并且炫酷的领域，但总是感觉有点难以触及，是特意为科学家所做。如果你想创造一个人工智能系统，你必须实现你自己的核心算法，并且训练它们能识别模式，理解图像并且处理自然语言。

那么，如何使用 Java 机器学习，提升应用的机器学习能力呢?
让机器运转为了更简单的阐述，以下几个项目可以帮助你：
1.Deeplearning4J (DL4J) –开源，分布式，JVM的商业深度学习lib库
2. BID Data Project –能够运行快速、大规模的机器学习和数据挖掘的模式集合
3. Neuroph –面向对象的神经网络
DL4J – 深度学习
DL4J是一个能帮助你配置多层神经网络的工具。它为JVM提供了深度学习且伴随快速原型设计和大规模定制，同时注重比配置更多的约定。DL4J 是由Java语言编写的，可以兼容任何JVM语言。
BID Data Project (大数据项目)
大数据项目是由那些需要处理大量数据并且对性能敏感的人创建的。 UC Berkeley项目是由许多硬件、软件和设计模式集合而成，能在上使用快速、大规模的数据挖掘。
Neuroph
neuroph是用来开发常用的神经网络构架的轻量级java框架。该框架提供了一个java库以及一个GUI工具(称为easyNeurons)，你可以用它来在java项目中创建和训练自己的神经网络。
总结：每隔几年就会有些关于人工智能的新声音。这一次，它伴随着机器学习，数据挖掘，神经网络等等的强化来了，我们都很支持。这些类库开源的事实意味着这些信息和能力正待价而沽，而你所有所做的是思考拥有这个能力可以做成什么。