機器學習簡介

#機器學習簡介

機器學習是人工智慧的乙個分支。人工智慧的研究是從以「推理」為重點到以「知識」為重點，再到以「學習」為重點，一條自然、清晰的脈絡。顯然，機器學習是實現人工智慧的乙個途徑，即以機器學習為手段解決人工智慧中的問題。機器學習在近30多年已發展為一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、計算複雜性理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行**的演算法。因為學習演算法中涉及了大量的統計學理論，機器學習與推斷統計學聯絡尤為密切，也被稱為統計學習理論。演算法設計方面，機器學習理論關注可以實現的，行之有效的學習演算法。很多推論問題屬於無程式可循難度，所以部分的機器學習研究是開發容易處理的近似演算法。

機器學習已廣泛應用於資料探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜尋引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、**市場分析、dna序列測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機械人等領域。