智慧型系統：需要具有學習能力。例如，遇到錯誤時能自我校正；會通過經驗改善自身的效能；會自動獲取和發現所需要的知識。
基本特徵：
自適應：根據資料自動調整引數
自組織：根據資料自動確定組織規則
自推理；根據已有資料和規則能發現新的定理、定律和規則
應用：如專家系統、自動推理、自然語言理解、模式識別、計算機視覺、智慧型機械人等領域。其中尤其典型的是專家系統中的知識獲取瓶頸問題，人們一直在努力試圖採用機器學習的方法加以克服。
機器學習的基本概念：
按照人工智慧大師西蒙的觀點，學習就是系統在不斷重複的工作中對本身的能力的增強或者改進，使得系統在下一次執行同樣任務或類似任務時，會比現在做得更好或效率更高。
機器學習的定義：
機器學習是研究如何使用及其來模擬人類學習活動的一門學科。稍微嚴格的提法是：機器學習是一門研究機器獲取新知識和新技能，並識別現有知識的學問。
機器學習基本概念
什麼是學習？如果乙個系統能夠通過執行某個過程改進它的效能，這就是學習。赫爾伯特 西蒙 什麼是機器學習？對於某給定的任務 t 在合理的效能度量方案 p的前提下，電腦程式可以通過自主學習任務 t 的經驗 e 隨著提供合適，優質，大量的經驗 e 該程式對於任務 t的效能逐步提高。任務，經驗，效能 什麼是統...
機器學習基本概念
1.基本的概念 領域集 乙個任意的集合 集合中的例項是我們希望能夠貼上標籤的資料。的元素稱為例項。標籤集 學習器所追求的結果集合。可以為，器想要得到的最終資料。訓練資料 帶標籤的領域及元素集合，通常會組成乙個區域性聚合s，也叫作訓練集。2.機器學習的一般流程 採集資料 標記 訓練 得到 器 乙個學習...
機器學習基本概念
1.基本概念 訓練集 測試集 特徵值 監督式學習 非監督學習 半監督學習 分類 回歸 2.概念學習 概念學習是指從某個布林函式的輸入輸出訓練樣例中推斷出該布林函式。3.樣例 天氣 溫度 濕度 風力 水溫 預報 享受運動 1 晴 暖 普通 強 暖 一樣 是 2 晴 暖 大 強 暖 一樣 是 3 雨 冷...