机器学习是一个多学科的领域，当你开始将机器学习与人工智能和数据挖掘密切相关的领域区分开来时，你会感到非常困惑。

在这篇文章中，你将了解与机器学习相关的领域。具体地说，你将通过学习机器学习如何建立在数学和人工智能领域，以及如何在数据挖掘和数据科学等领域中使用，来了解这个领域的边界。

基础

机器学习建立在数学和计算机科学领域。具体地说，机器学习方法最好用线性代数和矩阵代数来描述，它们的行为最好用概率和统计工具来理解。统计学、概率论和人工智能领域，代表机器学习的基础学科。

概率

概率论的领域是研究随机事件的可能性。概率论是数学的一个分支，为统计学提供了基础

机器学习方法通常用概率语言描述，有些方法直接使用概率理论，如贝叶斯定理。

统计

统计学研究收集、分析、描述和呈现数据的方法。统计学是数学的一个分支。该领域关注的问题是数据意味着什么。

机器学习可以在一个统计框架中得到很好的理解，在这个框架中，从训练数据中学习被视为数据中结构和关系的建模。因此，在机器学习中采用统计建模方法，但机器学习包含的不仅仅是统计建模方法。

人工智能

人工智能的领域是研究和构建计算系统，这些系统可以做人类可以做的事情，也可以做我们认为智能的事情。例如，人类可以在一个环境中移动，理解他们所看到的，理解他们读到和听到的语言，我们有相应的机器人学、计算机视觉和自然语言处理的子领域。一个国际象棋大师的冠军被认为是智能的，所以象棋智能系统就诞生了。人工智能是计算机科学的一个分支。这个领域关注什么是智力以及如何创造智力的问题。

学习是智能系统的一个特征。因此，机器学习被认为是人工智能的一个分支，研究和构建能够学习的系统。

鼻祖

算法可以从数据中学习来描述数据并预测未知数据的结果，这对于解决复杂问题非常有用。因此，机器学习方法被应用于计算机科学领域，如数据挖掘和数据科学。此外，人工智能的相关领域也研究智能方法，这些方法也可以从数据及其环境中学习。例如计算智能和材料启发式。

让我们回顾一下计算智能、数据挖掘和数据科学的相关领域，并学习如何应用机器学习方法。

计算智能

计算智能领域关注的是研究和构建易于指定但导致复杂涌现行为的系统。许多计算智能系统的灵感来源于自然系统，如进化、免疫系统和神经系统，其子领域包括进化计算、人工免疫系统和人工神经网络。计算智能是人工智能的一个分支。该领域关注的问题是如何解释复杂的突发行为是从简单的规则中派生出来的，以及它们最适合解决哪些问题。

许多计算智能系统从与环境的交互中学习，因此被作为机器学习的方法。

数据挖掘

数据挖掘的领域是研究和构建从大数据集中发现有趣关系的系统。因为这样的数据挖掘涵盖了数据的存储和维护以及对数据进行发现的过程。数据挖掘是一个过程，也称为数据库中的知识发现（KDD）。数据挖掘是计算机科学的一个分支。这个领域关注的问题是什么样的关系是有趣的，以及如何最好地发现它们。

机器学习提供了一组在数据挖掘过程中使用的工具，用于学习数据中的关系，这些关系为发现提供了基础。

数据科学

数据科学领域关注的是利用数据解决复杂问题的实用性。数据科学是计算机科学的一个分支。数据科学是数据挖掘过程的应用和机器学习方法在特定领域的应用。数据科学家是数据科学的实践者。

与数据挖掘一样，机器学习提供了一套数据科学中使用的工具，用于学习数据中的关系，以便描述数据的特征或进行预测。

机器学习涉及到数学（如决策理论和信息论）和计算机科学（如运筹学和凸优化）的其他领域。

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