机器学习是一门多领域交叉学科.docx

机器学习（Machine Learning, ML）是一门多领域交叉学科，它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习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，并使其不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。以下是对机器学习的详细介绍： 一、定义 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。这些算法可以识别数据中的模式，并利用这些模式进行预测或决策，而无需进行明确的编程。机器学习算法通过构建基于样本数据的数学模型（称为“训练数据”）来工作，以便在没有明确编程来执行任务的情况下进行预测或决策。 二、发展历程 机器学习的发展历程可以分为以下几个阶段： 热烈时期（20世纪50年代中叶到60年代中叶）：这个时期主要研究“有无知识的学习”，主要通过对机器的环境及其相应性能参数的改变来检测系统所反馈的数据。 冷静时期（20世纪60年代中叶至70年代中叶）：这个时期主要研究将各个领域的知识植入到系统里，通过机器模拟人类学习的过程。 复兴时期（20世纪70年代中叶至80年代中叶）：专家系