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【整理】机器学习

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机器学习 – 维基百科,自由的百科全书
https://zh.wikipedia.org/wiki/机器学习
【总结】
  • 机器学习
    • 所属领域
      • 是人工智能的一个分支
      • 是实现人工智能的一个途径
        • 以机器学习为手段解决人工智能中的问题
    • 主要目的
      • 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
      • 作用:
        • 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
      • 涉及
        • 大量的统计学理论
          • 与推断统计学联系尤为密切
            • 又称:统计学习理论
      • 关注
        • 可以实现的,行之有效的学习算法
        • 背景:
          • 很多推论问题属于无程序可循难度,
            • 所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法
    • 应用领域:广泛
      • 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
      • 检测信用卡欺诈
      • 证券市场分析
      • DNA序列测序
      • 语音
      • 手写识别
      • 战略游戏
      • 机器人
  • 相关
    • 人工智能
      • 研究历史
        • 重点的演化:推理->知识->学习

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