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机器学习的意义

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机器学习的意义

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。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。是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,主要使用归纳、综合而不是演绎。
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导读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。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。是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,主要使用归纳、综合而不是演绎。

机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。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。

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。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。是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,主要使用归纳、综合而不是演绎。

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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。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。是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,主要使用归纳、综合而不是演绎。
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