什么是 机器学习？
机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能的一个子领域，它使计算机系统能够在无需显式编程的情况下，自动从经验中学习和改进。它专注于开发能够访问数据、从中学习并基于发现的模式做出预测或决策的算法。
快速了解
| 全称 | Machine Learning |
|---|---|
| 创建时间 | 1959 年由 Arthur Samuel 提出该术语 |
| 规范文档 | 官方规范 |
工作原理
机器学习算法基于样本数据（称为训练数据）构建数学模型，以在未被显式编程执行任务的情况下做出预测或决策。该领域源于人工智能中的模式识别和计算学习理论。机器学习算法通常分为三大类：监督学习（从标记数据中学习）、无监督学习（在未标记数据中发现模式）和强化学习（通过奖励机制的试错学习）。现代机器学习已被深度学习所革新，深度学习使用多层神经网络来学习数据的层次化表示。
主要特点
- 无需显式编程即可自动从数据中学习模式
- 随着训练数据和迭代次数增加，性能不断提升
- 将学习到的模式泛化以对未见数据进行预测
- 需要特征工程或自动特征提取
- 性能高度依赖于数据的质量和数量
- 能够处理复杂的高维数据关系
常见用途
- 图像和语音识别系统
- 自然语言处理和文本分类
- 电商和流媒体平台的推荐系统
- 金融交易中的欺诈检测
- 医学诊断和药物发现
示例
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机器学习和人工智能有什么区别？
人工智能是一个更广泛的概念，指让机器模拟人类智能的技术。机器学习是人工智能的一个子领域，专注于让计算机从数据中自动学习和改进，而无需显式编程。简单来说，所有机器学习都是人工智能，但并非所有人工智能都是机器学习。
机器学习的三种主要类型是什么？
机器学习主要分为三类：1) 监督学习 - 从带标签的数据中学习，用于分类和回归任务；2) 无监督学习 - 在未标记的数据中发现模式，用于聚类和降维；3) 强化学习 - 通过奖励和惩罚机制在环境中学习，用于游戏AI和机器人控制。
学习机器学习需要什么基础？
学习机器学习建议具备以下基础：1) 编程能力，特别是 Python；2) 数学基础，包括线性代数、微积分和概率统计；3) 数据处理能力；4) 了解基本的算法和数据结构。初学者可以从 scikit-learn 等库开始实践。
什么是深度学习？它和机器学习有什么关系？
深度学习是机器学习的一个子集，使用多层神经网络来学习数据的层次化表示。深度学习特别擅长处理图像、语音和文本等非结构化数据。它是机器学习领域近年来最重要的突破之一，推动了许多AI应用的发展。
机器学习在日常生活中有哪些应用？
机器学习已广泛应用于日常生活中：1) 推荐系统 - 如视频网站和购物平台的个性化推荐；2) 语音助手 - 如智能音箱的语音识别；3) 人脸识别 - 如手机解锁和安防系统；4) 垃圾邮件过滤；5) 智能输入法和文本预测；6) 导航和交通预测。