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机器学习最初被定义为“不显式编程地赋予计算机能力的研究领域”。很明显，这里的“机器”是指计算机。通常我们给计算机编程都会使用if-else这些流程控制：
这就是直接地、明显地（显式地）告诉了计算机什么时候应该做什么。
机器学习则不是直接告诉计算机什么时候做什么，而是提供一些案例（训练数据），让计算机通过案例自己学习，自己摸索什么时候应该做什么。一个著名的例子是给计算机输入一大堆“房价-房屋面积”数据，让计算机自己发现房价和房屋面积的规律，然后我们输入一个新的房屋面积数据，计算机就可以根据学习到的规律输出相应的房价。
机器学习的本质任务是预测。
“机器学习”同时也是一门学科，研究怎样使得计算机更好地学习，亦即，是一门研究“学习算法”的学科，主要任务是评估“学习算法”的好坏以及开发新的“学习算法”。这里的“学习算法”是计算机的学习方法，本质上是一种基于现有的数据产生预测模型的算法。
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2016-06-30 11:45 支持(7) 回复