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機器學習是人工智能中的一個熱點內(nèi)容，我們也都在很多的技術文章中都可以看到這個詞，那么到底什么是機器學習呢？機器學習中又有哪些算法呢？接下來，我們就一起來看一下。
機器學習（machine learning），是研究“學習算法”的一門學問。所謂“學習”是指：對于某類任務T和性能度量P，一個計算機程序在T上以P衡量的性能隨著經(jīng)驗E而自我完善，那么我們稱這個計算機程序在從經(jīng)驗E學習。
其中:
任務T：也就是學習算法，機器學習系統(tǒng)通過學習算法學會如何處理樣本數(shù)據(jù)。
經(jīng)驗E：我們可以理解為數(shù)據(jù)，大部分學習算法可以理解為在某個數(shù)據(jù)集上獲取經(jīng)驗
性能度量P：在數(shù)據(jù)處理完后，我們需要對得到的經(jīng)驗模型進行評估，例如：可以通過精確率，錯誤率等等方法。
如果對上面的說法不太能理解的話，我們可以通過下面這兩張圖來進一步了解。
我們?nèi)祟愒谂龅揭粋€新問題的時候，會根據(jù)以往的經(jīng)驗，所總結(jié)出來的規(guī)律去進行判斷，從而找到解決問題的方法。
而機器學習就是類似人類處理問題的方式，通過計算機對以往歷史數(shù)據(jù)的分析，從中找出這些數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，然后通過這個規(guī)律去對對新的數(shù)據(jù)進行預測，分類等操作。
那么機器學習算法和傳統(tǒng)基于規(guī)則的算法又有什么不同呢？
傳統(tǒng)基于規(guī)則的算法是通過使用顯性的編程方式來解決問題，其中的規(guī)則可以被人工明確的。
而機器學習算法是通過使用樣本數(shù)據(jù)進行訓練，得出這些數(shù)據(jù)的變化規(guī)律去解決問題。決策的規(guī)則復雜或者難以描述，而且這些規(guī)則是由機器自動學習獲取的，而不是認為明確的。
▼那么什么時候使用機器學習呢？
◆當問題解決方案過于復雜，人為處理難度大。
◆問題可能涉及大量的數(shù)據(jù)卻沒明確的數(shù)據(jù)分布函數(shù)，對數(shù)據(jù)進行分析的成本高。
◆數(shù)據(jù)分布本身隨時間變化，需要程序不停的重新適應，比如預測商品銷售的趨勢。
遇到以上這些情況，我們就可以考慮使用機器學習了。
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