机器学习研究的是什么的简单介绍

今天给大家分享机器学习研究的是什么，其中也会对的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、机器学习的目的
• 2、什么是机器学习
• 3、自动机器学习的主要研究内容主要包括

机器学习的目的

1、机器学习方法是计算机利用已有的数据（经验），得出了某种模型（迟到的规律），并利用此模型预测未来（是否迟到）的一种方法。

2、为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法以及激活函数等方面做出了调整。其目的在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据，如文本、图像、声音。

3、典型的连接学习有权值修正学习、拓扑结构学习。（2）直接***用数学方法的机器学习：主要有统计机器学习。

4、Machine Learning is the study of computer algorithms that improve automatically through experience.）Alpaydin（2004）同时提出自己对机器学习的定义，“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。

5、人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能包括众多的分支领域，比如大家熟悉的机器学习、自然语言理解和模式识别等。机器学习 机器学习属于人工智能研究与应用的一个分支领域。

6、最终的目的是要从数据中挖掘到为我所用的知识，从而指导人们的活动。所以我认为数据挖掘的重点在于应用，用何种算法并不是很重要，关键是能够满足实际应用背景。而机器学习则偏重于算法本身的设计。

什么是机器学习

在当今信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的数据，而如何从这些数据中提取有用的信息并做出智能决策成为了一项重要的任务。机器学习（MachineLearning，简称ML）应运而生，成为了解决这一问题的有效工具。

现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。

下面我们直接进入正题。机器学习的概念是什么？对于机器学习的概念，百度上是这么解释的，机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

机器学习分为回归、分类和聚类。回归是寻找输入和输出之间的联系，分类是根据不同的输入将输入分成几大给定的类，聚类则是让机器自己找出类别，给不同的输入分类。

机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

自动机器学习的主要研究内容主要包括

1、工智能计算机科支企图解智能实质并产种新能类智能相似式做反应智能机器该领域研究包括机器、语言识别、图像识别、自语言处理专家系统等。人工智能（Artificial_Intelligence），英文缩写为AI。

2、计算机科学的研究内容主要包括如下：计算机科学是研究计算机系统结构、程序系统（即软件）、人工智能以及计算本身的性质和问题的专业学科。

3、人工智能应用的七大领域 人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

4、主要研究内容包括：理性主体的认知模型和多主体的协调策略；面向主体的软件工程方法；主体网格；主体技术实用化研究方面。该方向主要应用领域包括：电子商务，数字图书馆，移动计算，群体智能决策支持系统，以及CSCW。

5、人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。

6、除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

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