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@机器学习什么是机器学习机器学习(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。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具

开始系统学习一下机器学习了，本专栏是个人笔记，如有不当之处，还请谅解。机器学习是一项不断发展的技术，它使计算机能够从过去的数据中自动学习。机器学习使用各种算法来构建数学模型并使用历史数据或信息进行预测。目前，它被用于各种任务，例如图像识别、语音识别、电子邮件过滤、Facebook自动标记、推荐系统等

一.机器学习介绍1.什么是机器学习?机器学习是人工智能的一个分支，它是研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以及获取新的的数据重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的一种方法，能够实现直接编程无法完成的功能。总结来说，机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。在具体介绍之前，我们看下人

机器学习现状：1、中国传统行业还没准备好利用人工智能技术，诸多传统行业并未把其视作战略重点；2、于着手制定人工智能战略的企业，人才匮乏是其主要桎梏；3、在该领域，尤其在机器人技术水平上与发达国家相距甚远。我们做出有效的预判是因为我们积累了许多经验，而通过对经验的利用就能对新情况做出有效的决策。一、基

1.什么是机器学习机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点，一条自然、清晰的脉络。机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测

概要：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，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸

机器学习（MachineLearning）  机器学习是多领域交叉学科，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，用来研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。机器学习定义为探究和开发一系列算法来如何是计算机不需要通过外部明显的指示，而可以