機器學習的意義

　　機器學習是一門人工智慧的科學，該領域的主要研究物件是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的效能。 機器學習是對能透過經驗自動改進的計算機演算法的研究。機器學習是用資料或以往的經驗，以此最佳化計算機程式的效能標準。

　　機器學習是一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。是人工智慧的核心，是使計算機具有智慧的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，主要使用歸納、綜合而不是演繹。

　　1、首先找一本機器學習相關書籍，簡要過一遍基礎概念。

　　2、如果對於遇到的數學概念不明白的，還需要補充高數、線性代數、機率論相關知識。

　　3、熟悉了基礎概念之後，就可以到國際上的會議、期刊上尋找感興趣的方向的論文了。

　　4、瞭解一個領域的最新研究，需要泛讀大量文獻。選擇精讀其中有借鑑意義的部分文章，然後找到作者主頁（國際會議的文章作者一般都有個人主頁），可以獲取到程式碼，論文中往往也會提到資料集。獲取到程式碼和資料集之後，就可以著手復現論文中的實驗了。

　　5、在復現實驗之中，你會加深瞭解到論文的優點和不足之處，也為以後自己的最佳化奠定了基礎。

　　機器學習和統計很難隔離，排除傳統統計方法是想知道現代機器學習方法在量化金融的應用，機器學習是一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科，專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能，是人工智慧的核心，是使計算機具有智慧的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，主要使用歸納、綜合而不是演繹，金融業指的是銀行與相關資金合作社，還有保險業，除了工業性的經濟行為外，其他的與經濟相關的都是金融業，金融業是指經營金融商品的特殊行業，包括銀行業、保險業、信託業、證券業和租賃業，兩個行業的相關性較差。