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机器学习

机器学习机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径之一，即以机器学习为手段，解决人工智能中的部分问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域科际整合，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法（要防止错误累积）。很多推论问题属于非程序化决策，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、游戏和机器人等领域。定义. 机器学习有下面几种定义：电脑科学家在其著作的Machine Learning一书中定义的机器学习为：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. 分类. 机器学习可以分成下面几种类别：监督学习和非监督学习的差别就是训练集目标是否有人为标注。他们都有训练集且都有输入和输出算法. 具体的机器学习算法有：参考文献. 来源. 外部链接. 参见. -{H|zh-hans:重定向;zh-hant:重新导向;}--{H|zh-cn:字符;zh-tw:字元;}--{H|zh-hans:文件; zh-hant:档案;}--{H|zh-hans:快捷方式; zh-hant:捷径;}--{H|zh-hans:项目;zh-hant:专案;zh-tw:计划;zh-hk:计划;zh-mo:计划;}--{H|zh-cn:计算机; zh-sg:电脑; zh-tw:电脑;}-

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