機器學習作為人工智慧領域裡的一個重要部分，越來越多的人開始關注。
但是大部分人對機器學習的了解不深入，不完整，甚至是存在一些誤解。
本文就是面向所有人的機器學習科普大全，涉及所有機器學習相關的關鍵知識點。
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為什麼要了解機器學習？
我不是學計算機的，也不是搞科研的，為什麼要了解機器學習呢？
放在20年前，你也許會說同樣的話：「我是傳統行業的，為什麼要了解互聯網？」但是20年後的今天，互聯網已經對傳統行業產生了翻天覆地的變化，並且這種改變還在繼續中。
今天有很多人會問：”我又不是搞人工智慧的，為什麼要了解機器學習？”
機器學習為代表的人工智慧技術很可能會在不遠的未來對各個行業造成很大的改變！
現在就開始了解和關注機器學習，不要被下一波技術浪潮給淘汰。
機器學習的知識體系
機器學習屬於人工智慧的範疇，所以我們需要先簡單了解一下人工智慧的3個關鍵要素：
我們以製造桌子為例：
木材就是數據，提供基礎是素材；製造桌子的流水線就是一套演算法，解決把木頭變成桌子；工廠里的機器就是算力，機器越厲害，製造桌子的效率就越高，速度就越快。
對於機器學習來說，他的特殊性主要體現在演算法和數據上，不同的演算法需要不同的數據，下面就是一張「機器學習全景圖」：
機器學習的關鍵知識點
首先我們要對人工智慧和機器學習有一個整體的概念，推薦先閱讀下面2篇文章：
《「2019更新」什麼是人工智慧？（AI的本質+發展史+局限性）》
《一文看懂機器學習！（3種學習方法+7個實操步驟+15種常見演算法）》
其次，機器學習有3個重要的學習方式，可以通過下面3篇文章詳細了解：
《一文看懂什麼是強化學習？（基本概念+應用場景+主流演算法）》
最後，機器學習有很多種演算法，這裡給大家列舉12種主流的演算法(點擊下面鏈接查看詳情)：
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