机器学习的定义.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。机器学习主要研究计算机系统如何有效地执行特定任务，而不使用明确的指令，而是依赖模式和推理使用的算法和统计模型。它被视为人工智能的一个子集，是使计算机具有智能的根本途径。 一、机器学习的定义 机器学习主要研究计算机系统对于特定任务的性能，通过逐步进行改善的算法和统计模型来实现。具体来说，机器学习算法会构建一个基于样本数据的数学模型，称为“训练数据”，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。机器学习算法通过输入海量训练数据对模型进行训练，使模型掌握数据所蕴含的潜在规律，进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。 二、机器学习的分类 机器学习可以分为多种类型，主要包括： 监督学习：在监督学习中，算法从包含输入和期望输出的一组数据中学习。训练集需要包括输入和输出（也称为特征和目标），目标是让算法学习到一个函数，以便能够预测新输入的输出。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。 无监督学习：在无监督学习中，算法从一组只包含输入而不包含所需输出