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机器学习

機器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。

它是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑。

機器學(xué)習(xí)是一門多學(xué)科交叉專業(yè),涵蓋概率論知識,統(tǒng)計學(xué)知識,近似理論知識和復(fù)雜算法知識,使用計算機作為工具并致力于真實實時的模擬人類學(xué)習(xí)方式, 并將現(xiàn)有內(nèi)容進行知識結(jié)構(gòu)劃分來有效提高學(xué)習(xí)效率。

機器學(xué)習(xí)有下面幾種定義:

(1)機器學(xué)習(xí)是一門人工智能的科學(xué),該領(lǐng)域的主要研究對象是人工智能,特別是如何在經(jīng)驗學(xué)習(xí)中改善具體算法的性能。

(2)機器學(xué)習(xí)是對能通過經(jīng)驗自動改進的計算機算法的研究。

(3)機器學(xué)習(xí)是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗,以此優(yōu)化計算機程序的性能標(biāo)準(zhǔn)。


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