「機器學習」是人工智慧的核心研究領域之一， 其最初的研究動機是為了讓計算機系統具有人的學習能力以便實現人工智慧。
事實上，由於「經驗」在計算機系統中主要是以資料的形式存在的，因此機器學習需要設法對資料進行分析，這就使得它逐漸成為智慧型資料分析技術的創新源之一。
機器學習是構建複雜系統的一種方法，也許依靠我們的腦力把處理乙個問題的所有規則寫成程式可能不容易做到，那麼我們就讓機器自己去根據資料和資料進行學習，自己去處理問題。
資料探勘可被認為是識別出巨量資料中有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程。其實顧名思義，資料探勘就是試圖從海量資料中找出有用的知識。大體上看，資料探勘可以視為機器學習和資料庫的交叉，它主要利用機器學習界提供的技術來分析海量資料，利用資料庫界提供的技術來管理海量資料。
用一句話來概括，機器學習是人工智慧的乙個方向，機器學習是資料探勘的一種實現方式。
統計是利用資料來對乙個未知的過程進行推測的活動，是實現機器學習的一種方法。
傳統統計學更加關注數學方面的推論，而不像機器學習技術關注計算機如何計算出來推論的結果。
(pattern)存在某種潛在的模式或規則可以被學習到機器學習實際定義(definition)無法輕鬆通過程式設計實現
(data)具有關於某種模式的資料資料
由上圖所示，由於我們不知道f，我們於是把手上的資料d，通過機器學習的演算法a，得到乙個推薦使用的函式g，我們希望g和理想的目標函式f越接近越好。
我們可以把很多可能的公式放到乙個「假說」的集合h（即包含了各種可能的g），機器學習演算法所要做的事情是要從h中選擇乙個它覺得最好的假說，即g。
這裡，我們給出乙個機器學習更加清楚的定義：機器學習就是，我們從資料出發，通過機器學習演算法，算出乙個假說g，希望g能夠很接近我們更渴望的理想模型f。
可以得出乙個簡潔的步驟：
得到乙個有限的訓練資料集合github主頁(確定包含所有可能的模型的假設空間，即學習模型的集合
確定模型選取的準則，即學習的策略
實現求解最優模型的演算法，即學習的演算法
通過學習方法選擇最優模型
利用學習的最優模型對新資料進行**或分析
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