机器学习是人工智能领域中与算法相关的一个子领域,它允许计算机不断地进行学习。

大多数情况下,这相当于将一组数据传递给算法,并由算法推断出与这些数据的属性相关的信息——借助这些信息,算法就能够预测出未来有可能会出现的其他数据。

因为几乎所有的非随机数据中,都会包含这样或者那样的模式(patterns),这些模式的存在使机器得意据此进行归纳。

为了实现归纳,机器会利用它所认定的出现于数据中的重要特征对数据进行“训练”,并借此得到一个模型

许多机器学习的算法都依仗数学和统计学。

机器学习的局限:

当对新的信息进行决策的时候,人们能够从中识别出来相似的信息,然而机器学习方法却只能凭借已知的数据进行归纳,而且归纳的方式受到了很大的限制。


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