1樓：
深度學習就是多層神經網路，機器學習就是傳統的那一堆模型，lr，svm，各種決策樹，knn之類。至於單隱層的簡單神經網路，歐美目前越來越傾向於劃分到深度學習裡面。
2樓：
總的來說機器學習分為監督學習和無監督學習，其中監督學習的演算法大致有knn svm 邏輯回歸神經網路決策樹等，無監督學習的演算法，如聚類等。深度學習應該指的是監督學習中的神經網路演算法。至於神經網路演算法和人體神經的聯絡，目前我倒是沒有看出來，無非就是神經網路那一層層的結構長的有點像罷了，實際上我覺得就是乙個超級復合函式
3樓：Alex GRIP
深度學習是生物科學神經網路與計算科學資料分析相結合的新領域。
深度學習和機器學習的區別是，深度學習是機器學習研究中的乙個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料，例如影象，聲音和文字。同機器學習方法一樣，深度機器學習方法也有監督學習與無監督學習之分．不同的學習框架下建立的學習模型很是不同．例如，卷積神經網路（Convolutional neural networks，簡稱CNNs）就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網（Deep Belief Nets，簡稱DBNs）就是一種無監督學習下的機器學習模型。
4樓：沈晟
機器學習這個詞在很多年前吹了天大的牛卻走進了乙個死胡同，現在繞出來但不想用之前那個臭名昭著的名字。為了避免給人留下不好的印象，改名叫深度學習。
深度學習屬於機器學習範疇內。
機器學習和玄學有什麼區別？
vitu 玄學 民科，你這套規則怎麼設計出來的，比如測八字，樣本是什麼，啥都木有憑什麼信你對不 機器學習 科學，本質還是基於統計，得有資料和樣本 老漢 機器學習可以彌補因人力不能達到而無法解決問題的缺陷。但是這聯絡都是建立在人已經發現的聯絡基礎之上。如人臉識別，建立在人類已經發現人的臉有相似點和相異...
機器學習和深度學習的區別和聯絡？
深度學習只是機器學習的一小塊，只是現在發展的最火，導致其名聲在外。深度學習特指由神經網路構成的多層結構，層數少了就不叫深度學習了。但是除去深度學習，機器學習還有很多傳統方法，PCA，SVM，Clustering，Tree等等方法。就我個人而言，普通工作深度學習用的其實並不多，各種基於樹的模型用的更加...
資料探勘和機器學習到底有什麼區別？
朱衛軍 上海交通大學張志華教授的 機器學習導論 第一課，裡面講了機器學習和資料探勘的區別，以及如何學習機器學習，非常乾貨！ 尚墨 資料探勘是在無規則的資料中找到企業 行業或者你需要的資訊。例如 報表分析，金融分析 機器學習是在一堆無序資料或者多種有序資料之間求出乙個特定的規律。常常用新資料碰撞已存在...