本文主要是介绍一些关于机器学习的思路和猜测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、机器学习能做什么
1、网上说机器学习就是根据已有的图片、文字、视频资料，建立一个数据库，用一个处理算法，把已有的资料进行提取关键特征和一些联系，存入数据库中。
2、当学习到一定程度，就能跟人一样到实际场景中去识别和判断了。
例如：
输入一张照片，能正确识别照片，标记和分类，作出反应(警报和提示)。
输入文字提问，能抽取出问题关键字，去记忆库中查询那些相关性最高的资料，再连接到一起，返回给用户结果。
二、机器学习的难点
(一)设计什么类型的记忆数据库
记忆数据库需要存储那些经过学习后，提取的特征资料。
例如：
存储关于动物形状特征的参数(头，身体，尾巴，腿组成连线的长度比例和角度)；
存储关于某个知识点关键的资料(时间，性质，简单介绍，原理，相关人员)；
存储美术作品的配色资料、大致轮廓、空间布局、光线角度等等。
(二)设计什么样的学习算法
如何去学习动物图片的特征，如何提取文字的大纲和关键词汇，如何扫描出美术作品的构图和配色特征？
(三)设计什么样的应用算法
学习到一定程度，就需要接受外界文字、图片输入，再查询记忆库，处理后，返回结果，或者作出判断和反应。
三、猜想
(一)好多技术都是各种学科的综合，例如数学、物理、电子、计算机、美术、人文、历史等等。
(二)人的需要导致诞生了这么多学科，因为需要吃，穿，交通，繁衍、看病，住宿，社交，尊严和荣耀，理想和追求等等。
(三)提取图片的特征，需要用一种化繁为简的算法，把像素块不断的合并类似的，最后剩下差异最大的一块像素，就能得到一个特征。
例如：相邻同样颜色的像素可以压缩在一起小区域。
去掉一些杂质像素，剩下纯净的相关的目标像素，
例如一只猫在花丛里的照片，把猫的像素提取出来，把那些花丛像素忽略，就能提取特征。
实际很难做的。
(四)从一个文字组成的问题中抽出关键字，很复杂的。
例如：“我想知道今天的天气”，这句话经过提取，得出“今天的”，“天气”这两个关键词汇，关键是怎么提取出来？
提取出关键字后去数据库里或者去调用网络接口，得到最新天气。
四、声明
以上都是我的猜测，我数学水平目前高中以下，还忘了很多。
至于微积分，导数，概率论，矩形和行列式太复杂，有些我学了也不知道怎么用。
以下是一些数学的应用认识：
对速度求导得出加速度。
对力和时间求积分获得功的多少。
对一些复杂函数图形和坐标轴围成的面积或者体积，可以用微积分来求。
矩阵一般求方程组的解。
用一些微积分的办法求小范围的压力情况。
这篇关于一些关于机器学习的思路和猜测的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
