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关系图
这几个概念之间的关系能够简要用上图示意。
咱们先来理分明机器学习、优化实践、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别每个概念的含意，在这个过程中交叉梳理它们之间的关系，会更加清晰明了。
人工智能： 人工智能是钻研、开发用于模仿、延长和扩大人的智能的实践、办法、技术及利用零碎的一门新的技术迷信。它由不同的畛域组成，如机器学习，计算机视觉等，钻研畛域包含机器人、语言辨认、图像识别、自然语言解决和专家系统等。
总的来说，人工智能钻研的一个次要指标是使机器可能胜任一些通常须要人类智能能力实现的简单工作。
机器学习 （Machine Learning）：机器学习的外围是“应用算法解析数据，从中学习，而后对新数据做出决定或预测”。
也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，而后利用此模型进行预测的一种办法，这个过程跟人的学习过程有些相似，比方人获取肯定的教训，能够对新问题进行预测。
机器学习的概念就是通过输出海量训练数据对模型进行训练，使模型把握数据所蕴含的潜在法则，进而对新输出的数据进行精确的分类或预测。
** 机器学习是人工智能的一个分支，也是人工智能的一种实现办法。
** 模式识别 ：模式识别是通过计算机用数学技术办法来钻研模式的主动解决和判读。信息处理过程的一个重要模式是生命体对环境及客体的辨认，咱们把环境与客体统称为“模式”。
模式识别钻研如何使机器模仿人的感知性能，从环境感知数据中检测、辨认和了解指标、行为、事件等模式，是人工智能畛域的几个次要分支方向之一。** 人工智能是模仿人的智能，那么模式识别就是模仿人的感知性能。
** 神经网络： 神经网络是一种在生物神经网络下建设的数据处理模型。与人类的神经系统相似，人工神经网络由大量的人工神经元相互连接进行计算，依据外界的信息来扭转本身的构造，次要通过调整神经元之间的权值来对输出的数据进行建模，在一直的更新，迭代与计算后，取得解决问题的能力。
神经网络，是一种利用相似于大脑神经突触连接结构进行信息处理的数学模型，它是在人类对本身大脑组织联合和思维机制的意识了解根底之上模仿进去的，它是根植于神经科学、数学、思维科学、人工智能、统计学、物理学、计算机科学以及工程迷信的一门技术。
神经网络是一种模型，而模型是实现机器学习的因素之一 。
数据挖掘： 数据挖掘是指有组织有目的地收集数据、剖析数据，并从这些大量数据提取出须要的有用信息，从而寻找出数据中存在的法则、规定、常识以及模式、关联、变动、异样和有意义的构造。
数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包含数理统计、人工智能、计算机等。波及机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相干技术。
数据挖掘能够视为机器学习和数据库的穿插， 它次要利用机器学习界提供的技术来剖析海量数据，利用数据库界提供的技术来治理海量数据。
统计分析： 统计分析是指使用统计办法及与剖析对象无关的常识，从定量与定性的联合上进行的钻研流动。
统计分析的次要内容包含描述统计和推断统计。这二者的区别又是什么？描述统计是将钻研中所得的数据加以整顿、归类、简化或绘制成图表，以此形容和演绎数据的特色及变量之间的关系。而推断统计指用概率模式来决断数据之间是否存在某种关系及用样本统计值来揣测总体特色的一种重要的统计办法。以此能够看出前者更偏向于对已有的数据进行整顿，而后者则是在已有法则之下进行预测。
人工智能（AI）实质上是数据驱动的，而统计学是一门从数据中发现法则的学科，对人工智能倒退起着至关重要的作用。能够简略地了解为， 人工智能就是一个统计学上的利用 ，咱们当初的人工智能所做的决策都是通过大量数据分析所失去的“教训”而失去的。
优化实践： 最优化实践是对于零碎的最优设计、最优控制、最优治理问题的实践与办法。最优化，就是在肯定的约束条件下，使零碎具备所期待的最优性能的组织过程。是从泛滥可能的抉择中作出最优抉择，使零碎的指标函数在约束条件下达到最大或最小。
机器学习、人工智能问题最初都会归结为一个优化问题的求解：在简单环境与多体交互中做出最优决策。