人工智能、机器学习、模式识别、数据挖掘、自然语言处理

 

人工智能（Artificial Intelligence，AI）、机器学习(Machine Leaining，ML)、模式识别（Pattern Recognition，PR）、数据挖掘（Data Mining, DM），他们要解决的核心问题不同，但是运用的数学模型如出一撤，主要是统计学方法。

 

人工智能：就是计算机自动做决策，包含其他几个。

机器学习：研究重点是算法的学习过程，强调的是一个反馈的、自我完善的框架，是人工智能的一个分支。

模式识别：就是分类问题，是机器学习的一个方面，包括监督法和非监督法分类。

数据挖掘：就是在大型数据库上的机器学习应用，偏重于从大型数据库中找规律的应用方面。

自然语言处理NLP：

 

主要的统计学方法： 

回归分析、决策树、贝叶斯学习、支持向量机SVM、PageRank 、K-Means、CRF条件随机场、隐马尔可夫模型。

 

开源软件包：

Weka

CRF++