一、机器学习 一 监督学习和无监督学习的区别
机器学习任务根据训练样本是否有label，可以分为监督学习和无监督学习
监督学习的训练样本有label，主要是学习得到一个特征空间到label的映射，如分类、回归等
无监督学习的训练样本没有label，主要是发现样本的内部结构，如聚类、降维、可视化等
二、基于统计和机器学习的算法有哪些
很多，主要说下监督学习这块的算法哈。欢迎讨论。
1. svm，支撑向量机，通过找到样本空间中的一个超平面，实现样本的分类，也可以作回归，主要用在文本分类，图像识别等领域，详见：；
2. lr，逻辑回归，本质也是线性回归，通过拟合拟合样本的某个曲线，然后使用逻辑函数进行区间缩放，但是一般用来分类，主要用在ctr预估、推荐等；
3. nn，神经网络，通过找到某种非线性模型拟合数据，主要用在图像等；
4. nb，朴素贝叶斯，通过找到样本所属于的联合分步，然后通过贝叶斯公式，计算样本的后验概率，从而进行分类，主要用来文本分类；
5. dt，决策树，构建一棵树，在节点按照某种规则（一般使用信息熵）来进行样本划分，实质是在样本空间进行块状的划分，主要用来分类，也有做回归，但更多的是作为弱分类器，用在model embedding中；
6. rf，随进森林，是由许多决策树构成的森林，每个森林中训练的样本是从整体样本中抽样得到，每个节点需要进行划分的特征也是抽样得到，这样子就使得每棵树都具有独特领域的知识，从而有更好的泛化能力；
7. gbdt，梯度提升决策树，实际上也是由多棵树构成，和rf不同的是，每棵树训练样本是上一棵树的残差，这体现了梯度的思想，同时最后的结构是用这所有的树进行组合或者投票得出，主要用在推荐、相关性等；
8. knn，k最近邻，应该是最简单的ml方法了，对于未知标签的样本，看与它最近的k个样本(使用某种距离公式，马氏距离或者欧式距离)中哪种标签最多，它就属于这类；
三、想要学习人工智应该怎么入门？
想要学习人工智应该怎么入门：业余爱好的话，最好把算法与数据结构学好，这是基础，最好有良好的编程水平，多思考什么才是智能这个问题，对实际的一些问题或者经典的问题提出自己的解法，然后去实现，逐渐地就会找到自己对人工智能的理解。
一、有关人工智能的介绍：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
二、研究价值：例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。这是智能化研究者梦寐以求的东西。
四、怎么学习人工智能
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
