1.什么是聚类学习
聚类一直是机器学习、数据挖掘、模式识别等领域的重要组成内容。聚类是在无标记样本的条件下将数据分组，他通常被用于以下三个方面：
🌈发现数据的潜在结构
🌈对数据进行自然分组
🌈对数据进行压缩
这几个方面的功能使聚类既可以作为预处理程序，又可以作为独立的分析工具。
2.聚类的描述
数据聚类（聚类分组）的目的是在一个对象（模式、数据点）的集合中发现其自然的分组。
定义：
聚类是把一个数据对象的集合划分成簇（子集），使簇内对象彼此相似，簇间对象不相似的过程。
Kleinbreg描述了一下3个属性：
🌈尺度不变性：对于任意距离函数d和任意常数α＞0，有F（d）=F（αd）
🌈划分丰富性：聚类函数F输出的数据簇划分集合包含数据所有能的簇划分结果
🌈距离一致性：令d和d'是两个距离函数，如果d'在d的基础上缩小同一簇中数据之间的距离，扩大不同簇中数据之间的距离，则F（d）=F（d'）
尺度不变性是自然的要求，即聚类结果不能依赖于节点之间距离的量纲；
距离一致性要求：
若两个已经被划分到同一簇的节点变得更接近，或两个已经被划分到不同簇的节点变得更远，那么在新的距离下，聚类函数应取得和以往一致的结果。
3.聚类的分类
聚类方法大体分为3个阶段：
🚩经典算法：比如基于模型的算法，基于划分的算法，基于密度的算法，基于网格的算法，层次聚类的算法；
🚩高级算法：针对更为复杂的数据和任务开发的算法。比如谱聚类，高维数据聚类，基于非负数矩阵分解的聚类，不确定数据聚类；
🚩多源数据算法：它是针对多源相关数据开发的算法，比如：多角度聚类，多任务聚类，多任务多视角聚类，迁移聚类，多模聚类。
4.深度学习
深度学习的概念：
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。
🚀机器学习
机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数进行预测的算法，机器学习按照学习方式可以分为：
🌈监督学习
🌈无监督学习
🌈强化学习
机器学习是一门讨论各式各样的适用于不同问题的函数形式，以及如何使用数据来有效的获取函数参数具体值的学科。
🚀人工神经网络
定义：将模拟生物神经网络的数学模型统称为人工神经网路。
❄❄❄人工神经网络的科普小知识 ❄❄❄
人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。
我从网上找了一份27种神经网络简明图解，希望能够帮到大家：
🚀深度学习
🌈科普一下：
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。
🚀浅层学习与深度学习
🌈浅层学习：在神经网络中含有一个隐层的就叫做多层感知机，也叫神经网络，这种模型就叫做浅层模型。在这种模型中，人们可以用强于人工规则的统计学习方法。20世纪90年代，各种各样的浅层机器学习模型被提出。
🌈深层学习：不止有一层隐藏层，所以在特征的选取、隐层的确定、单层训练、回归训练等方面都有很多理论和应用难题。
5.机器学习与深度学习的差异
🌈🌈①应用场景
机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。
深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。
🌈🌈②所需数据量
机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。
🌈🌈③执行时间
执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。
🌈🌈④解决问题的方法
机器学习算法遵循标准程序以解决问题。它将问题拆分成数个部分，对其进行分别解决，而后再将结果结合起来以获得所需的答案。深度学习则以集中方式解决问题，而不必进行问题拆分。
