本文中，小編將對機器學習予以介紹，如果你想對機器學習的詳細情況有所認識，或者想要增進對機器學習的了解程度，不妨請看以下內(nèi)容哦。

機器學習就是對計算機一部分數(shù)據(jù)進行學習，然后對另外一些數(shù)據(jù)進行預(yù)測與判斷。

機器學習的核心是“使用算法解析數(shù)據(jù)，從中學習，然后對新數(shù)據(jù)做出決定或預(yù)測”。也就是說計算機利用以獲取的數(shù)據(jù)得出某一模型，然后利用此模型進行預(yù)測的一種方法，這個過程跟人的學習過程有些類似，比如人獲取一定的經(jīng)驗，可以對新問題進行預(yù)測。

我們舉個例子，我們都知道支付寶春節(jié)的“集五?！被顒?，我們用手機掃“福”字照片識別福字，這個就是用了機器學習的方法。我們可以為計算機提供“?！弊值恼掌瑪?shù)據(jù)，通過算法模型機型訓練，系統(tǒng)不斷更新學習，然后輸入一張新的福字照片，機器自動識別這張照片上是否有福字。

機器學習是一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、計算機科學等多門學科。機器學習的概念就是通過輸入海量訓練數(shù)據(jù)對模型進行訓練，使模型掌握數(shù)據(jù)所蘊含的潛在規(guī)律，進而對新輸入的數(shù)據(jù)進行準確的分類或預(yù)測。

機器學習在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一個不具有學習能力的智能系統(tǒng)難以稱得上是一個真正的智能系統(tǒng)，但是以往的智能系統(tǒng)都普遍缺少學習的能力。例如，它們遇到錯誤時不能自我校正;不會通過經(jīng)驗改善自身的性能;不會自動獲取和發(fā)現(xiàn)所需要的知識。它們的推理僅限于演繹而缺少歸納，因此至多只能夠證明已存在事實、定理，而不能發(fā)現(xiàn)新的定理、定律和規(guī)則等。隨著人工智能的深入發(fā)展，這些局限性表現(xiàn)得愈加突出。正是在這種情形下，機器學習逐漸成為人工智能研究的核心之一。它的應(yīng)用已遍及人工智能的各個分支，如專家系統(tǒng)、自動推理、自然語言理解、模式識別、計算機視覺、智能機器人等領(lǐng)域。其中尤其典型的是專家系統(tǒng)中的知識獲取瓶頸問題，人們一直在努力試圖采用機器學習的方法加以克服。

機器學習的研究是根據(jù)生理學、認知科學等對人類學習機理的了解，建立人類學習過程的計算模型或認識模型，發(fā)展各種學習理論和學習方法，研究通用的學習算法并進行理論上的分析，建立面向任務(wù)的具有特定應(yīng)用的學習系統(tǒng)。這些研究目標相互影響相互促進。

機器學習的方法主要有以下幾種：

監(jiān)督學習： 監(jiān)督學習是機器學習中最常見的方法之一，在監(jiān)督學習中，系統(tǒng)會被給定一組已知輸入和輸出的樣本數(shù)據(jù)，系統(tǒng)需要學習到一種函數(shù)，使得該函數(shù)能夠根據(jù)給定的輸入預(yù)測出正確的輸出。

無監(jiān)督學習： 無監(jiān)督學習是機器學習中另一種常見的方法。在無監(jiān)督學習中，系統(tǒng)只有輸入數(shù)據(jù)，沒有輸出數(shù)據(jù)。系統(tǒng)需要學習到一種函數(shù)，使得該函數(shù)能夠?qū)⑤斎霐?shù)據(jù)自動分類。

半監(jiān)督學習： 半監(jiān)督學習是一種混合監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的方法。在半監(jiān)督學習中，系統(tǒng)會被給定一部分已知輸入和輸出的樣本數(shù)據(jù)和一部分未知的輸入數(shù)據(jù)，系統(tǒng)需要利用已知的樣本數(shù)據(jù)來學習到一種函數(shù)，使得該函數(shù)能夠根據(jù)未知的輸入數(shù)據(jù)預(yù)測出正確的輸出。

強化學習： 強化學習是一種基于環(huán)境和反饋的學習方法，系統(tǒng)在不斷的交互中學習到最優(yōu)策略。

聚類：聚類是機器學習中的一種無監(jiān)督學習方法，它的目的是將數(shù)據(jù)分成不同的群體，使得群體內(nèi)的數(shù)據(jù)相似性最大，群體間的數(shù)據(jù)相似性最小。

除了上面的方法外，還有很多其它的方法，大家可以再自行挖掘一下哦。

以上便是小編此次想要和大家共同分享的有關(guān)機器學習的內(nèi)容，如果你對本文內(nèi)容感到滿意，不妨持續(xù)關(guān)注我們網(wǎng)站喲。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!