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    機(jī)器學(xué)習(xí)

    機(jī)器學(xué)習(xí)

    機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。專門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

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