学习

机器学习是计算机科学领域里一门深入研究的学科,它主要通过分析数据,让机器自动“学习”,来改进其自身的性能。它允许计算机通过数据和运算来“推断”出最优的解决方案。机器学习的宗旨也是:通过让计算机通过反复识别规律,不断地学习和改善,从而获得从数据中挖掘出有价值的结果。

机器学习最早可以追溯到1950年代,当时被认为是研究人工智能的一个分支。自从那之后,机器学习已经不断革新,技术也日新月异。尤其是现在,随着技术的日益发展,机器学习也更加地重要和广泛使用,并几乎应用到了每个领域,从人工智能到社交媒体,再到网络安全等都有机器学习的身影。

机器学习的工作方式基于一个很重要的观点:给机器数据和让它自动学习的历程,从而达到其类似于人类的智能。机器学习的主要技术有很多,主要有聚类,回归,推荐系统、决策树、神经网络、支持向量机,他们都是在大量数据中进行模式识别,然后发现规律,学习概念,从而实现智能的效果。

在实际应用中,机器学习主要有两种分类:监督学习和非监督学习。

监督学习是最常见的一种机器学习技术,它最强大之处就是能够利用预先准备的标准答案,来帮助计算机学习用于检验自己的结果的规则。因此,它也被称为“有监督”学习。回归,分类和概率赋值都是监督学习的一些典型应用。

非监督学习是最常用的机器学习技术,它利用计算机对数据进行解析,学习无结果数据中可能的模式,从而完成某种分析,几个典型的应用实例就是聚类分析、关联分析和主题模型等。

因此,机器学习是一门关于让计算机自动学习的学科,它将数据分析过程结合了深度学习的理念,从而帮助我们更好的处理数据,及时发现有用的信息,为我们的工作和学习提供支持。

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