原文作者：我辈李想
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前言

昨天接了一个面试题，里面居然涉及到40分概念题，瞬间感觉词穷。人工智能 》机器学习》深度学习

人工智能（求解、规划、感知）

机器学习（分类、回归、关联）

机器学习是人工智能 (AI) 和计算机科学的一个分支，专注于使用数据和算法，模仿人类学习的方式，逐步提高自身的准确性。

K-means

K-means 是我们最常用的基于欧式距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大。K-Means算法是一种聚类分析（cluster analysis）的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。
一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中。

NLP

自然语言处理（英语：Natural Language Processing，缩写作 NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言处理包括多方面和步骤，基本有认知、理解、生成等部分。

CNN

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。

LTSM

长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。

KNN

KNN 可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一。注意：KNN 算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法 K-means 有点像（K-means 是无监督学习算法），但却是有本质区别的。

深度学习（神经网络、深度神经网络、深度增强学习）

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，

神经网络

神经网络又称人工神经网络 (ANN) 或模拟神经网络 (SNN)，是机器学习的子集，同时也是深度学习算法的核心。 其名称和结构均受到人脑的启发，可模仿生物神经元相互传递信号的方式。