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机器学习的含义的简单介绍

接下来为大家讲解机器学习的含义，以及涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

机器学习是指利用数据和算法，让计算机在经验不断累积的过程中不断地提高其性能的一种技术。通俗来说，就是让计算机能够自己学习、自我提高，不断适应并改进自己的模型，并通过数据预测出一个结果。

机器学习是指机器通过统计学算法，对大量历史数据进行学习，进而利用生成的经验模型指导业务。

（图片来源网络，侵删）

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、计算机科学等多门学科。机器学习的概念就是通过输入海量训练数据对模型进行训练，使模型掌握数据所蕴含的潜在规律，进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。

机器学习（MachineLearning，ML）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。

机器学习是一种通过计算机算法，让计算机能够从数据中学习并自动改进性能的技术。它的核心思想是通过训练模型，使其能够对新的数据进行预测或者分类。

（图片来源网络，侵删）

它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。

计算机程序的功能得到提高。有些问题程序员也一下子说不清楚，想不明白。这时就告诉机器，问题是怎么样的，要怎么学习，程序会自动进行学习。这样得到的程序就可以解决问题了。比如下象棋的程序。

顾名思义，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。

“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。

机器学习几个重要概念统计学习的算法可以分为以下几个类别：监督学习、非监督学习、半监督学习以及强化学习。

结构化学习：以结构化数据为输人，以数值计算或符号推演为方法。典型的结构化学习有神经网络学习、统计学习、决策树学习、规则学习。

与机器学习有关的学术活动空前活跃。国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有计算机学习理论会议以及遗传算***议。

关于机器学习的含义，以及的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。