在数据分析建模的时候时常看到机器学习、监督学习、深度学习、半监督学习等等（超级多学习），所以这写“学习”之间到底有什么关系呢？说这些“学习”究竟是算法还是模型呢？到底研究的是哪些问题呢？这篇文章不讲原理，先系统的搭建小编自己的学习框架及思路，并且来讲讲这些“学习”的区别及基础知识框架。

之前了解AIGC都是碎片化的从抖音、小红书、知乎这些平台上随机学到的，但说实话跟没看过一样，了解到的太过表面，而且由于知识不成框架体系很容易在看到新的观点时动摇。在试了非常多错后，小田的感觉是在科技科普、生物、生命科学这些科普上还是要系统的翻阅学习一下书籍。现在非常多的大众科普书籍语言不再那么“高大上”，“接地气”的书籍越来越多，那些前沿的知识也在慢慢的惠及到我们每一个普通人，在读书的渠道上真的非

小编去年数学建模比赛的时候真的理解不了主成分分析中的“主成分”的概念！！但是，时隔两年，在机器学习领域我又行了，终于搞明白了！且看正文！再分享一个今天听到的播客中非常触动我的一句话吧：“人生也许没有诗和远方，你脚下的苟且就是你没有发现的诗和远方。”来自钱婧老师的新书《我有自己的宇宙》

之前了解AIGC都是碎片化的从抖音、小红书、知乎这些平台上随机学到的，但说实话跟没看过一样，了解到的太过表面，而且由于知识不成框架体系很容易在看到新的观点时动摇。在试了非常多错后，小田的感觉是在科技科普、生物、生命科学这些科普上还是要系统的翻阅学习一下书籍。现在非常多的大众科普书籍语言不再那么“高大上”，“接地气”的书籍越来越多，那些前沿的知识也在慢慢的惠及到我们每一个普通人，在读书的渠道上真的非