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机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，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。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使之不断改善自身的性能。
机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
机器学习的方法种类
1、基于学习策略的分类
（1）模拟人脑的机器学习
符号学习：模拟人脑的宏现心理级学习过程，以认知心理学原理为基础，以符号数据为输入，以符号运算为方法，用推理过程在图或状态空间中搜索，学习的目标为概念或规则等。符号学习的典型方法有记忆学习、示例学习、演绎学习.类比学习、解释学习等。
神经网络学习（或连接学习）：模拟人脑的微观生理级学习过程，以脑和神经科学原理为基础，以人工神经网络为函数结构模型，以数值数据为输人，以数值运算为方法，用迭代过程在系数向量空间中搜索，学习的目标为函数。典型的连接学习有权值修正学习、拓扑结构学习。
（2）直接采用数学方法的机器学习：主要有统计机器学习。
统计机器学习是基于对数据的初步认识以及学习目的的分析，选择合适的数学模型，拟定超参数，并输入样本数据，依据一定的策略，运用合适的学习算法对模型进行训练，最后运用训练好的模型对数据进行分析预测。
2、基于学习方法的分类
（1）归纳学习
符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。
函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。
（2）演绎学习
（3）类比学习：典型的类比学习有案例（范例）学习。
（4）分析学习：典型的分析学习有解释学习、宏操作学习。
3、基于学习方式的分类
（1）监督学习（有导师学习）：输入数据中有导师信号，以概率函数、代数函数或人工神经网络为基函数模型，采用迭代计算方法，学习结果为函数。
（2）无监督学习（无导师学习）：输入数据中无导师信号，采用聚类方法，学习结果为类别。典型的无导师学习有发现学习、聚类、竞争学习等。
（3）强化学习（增强学习）：以环境反馈（奖/惩信号）作为输入，以统计和动态规划技术为指导的一种学习方法。
4、基于数据形式的分类
（1）结构化学习：以结构化数据为输人，以数值计算或符号推演为方法。典型的结构化学习有神经网络学习、统计学习、决策树学习、规则学习。
（2）非结构化学习：以非结构化数据为输人，典型的非结构化学习有类比学习案例学习、解释学习、文本挖掘、图像挖掘、Web挖掘等。
5、基于学习目标的分类
（1）概念学习：学习的目标和结果为概念，或者说是为了获得概念的学习。典型的概念学习主要有示例学习。
（2）规则学习：学习的目标和结果为规则，或者为了获得规则的学习。典型规则学习主要有决策树学习。
（3）函数学习：学习的目标和结果为函数，或者说是为了获得函数的学习。典型函数学习主要有神经网络学习。
（4）类别学习：学习的目标和结果为对象类，或者说是为了获得类别的学习。典型类别学习主要有聚类分析。
（5）贝叶斯网络学习：学习的目标和结果是贝叶斯网络，或者说是为了获得贝叶斯网络的一种学习。其又可分为结构学习和多数学习。
机器学习是指通过数据、算法、训练和优化来实现模式识别和智能决策。
1、数据。
机器学习的基础是数据。大量的数据被用来训练和测试机器学习模型。这些数据可以是结构化的数据，如表格和数据库中的数据，也可以是非结构化的数据，如文本、图像和音频等。数据用来提取特征，并通过对这些特征的分析和学习来发现数据中的模式和规律。
2、算法。
机器学习使用算法来处理数据，并从中学习和推断。算法可以根据问题的需求和数据的性质选择，包括监督学习、无监督学习、强化学习等不同类型的算法。这些算法通过数学和统计学方法，利用训练数据中的模式和规律，构建出能够对未知数据进行预测、聚类等任务的模型。
3、训练和优化。
机器学习模型通过训练和优化来提高其性能。在训练阶段，使用标记好的训练数据来调整模型的参数和权重，使其能够更好地拟合数据和学习规律。通过与真实结果进行比较，优化算法可以调整模型，减小预测误差或提升性能指标。
人工智能的核心理念包括以下三点：
1、学习与推理。
人工智能致力于构建能够学习和推理的智能系统。学习是通过从数据和经验中提取模式和知识，并将其应用于新情况的能力。推理是基于已有的知识和规则，通过推导和演绎得出新的结论和决策。学习和推理是人工智能的基础，使得机器能够自主地处理信息和做出智能决策。
2、计算与自动化。
人工智能借助计算机科学和算法的技术手段，实现对复杂问题的自动化解决。人工智能系统能够自动进行数据处理、模式识别、决策制定等任务，从而降低人类的劳动量，并提高处理效率和精确度。
3、智能与人机交互。
人工智能旨在使机器能够与人类进行智能交互和沟通。这涉及到自然语言处理、语音识别、图像识别、情感分析等技术，使机器能够理解人类语言和情感，并能够准确地回答问题、提供建议和执行任务。
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