機器學習(machine learning)是研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。它是人工智慧的核心，是使計算機具有智慧型的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演譯。
學習能力是智慧型行為的乙個非常重要的特徵，但至今對學習的機理尚不清楚。人們曾對機器學習給出各種定義。h.a.simon認為，學習是系統所作的適應性變化，使得系統在下一次完成同樣或類似的任務時更為有效。r.s.michalski認為，學習是構造或修改對於所經歷事物的表示。從事專家系統研製的人們則認為學習是知識的獲取。這些觀點各有側重，第一種觀點強調學習的外部行為效果，第二種則強調學習的內部過程，而第三種主要是從知識工程的實用性角度出發的。
機器學習在人工智慧的研究中具有十分重要的地位。乙個不具有學習能力的智慧型系統難以稱得上是乙個真正的智慧型系統，但是以往的智慧型系統都普遍缺少學習的能力。例如，它們遇到錯誤時不能自我校正；不會通過經驗改善自身的效能；不會自動獲取和發現所需要的知識。它們的推理僅限於演繹而缺少歸納，因此至多只能夠證明已存在事實、定理，而不能發現新的定理、定律和規則等。隨著人工智慧的深入發展，這些侷限性表現得愈加突出。正是在這種情形下，機器學習逐漸成為人工智慧研究的核心之一。它的應用已遍及人工智慧的各個分支，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。
機器學習的研究是根據生理學、認知科學等對人類學習機理的了解，建立人類學習過程的計算模型或認識模型，發展各種學習理論和學習方法，研究通用的學習演算法並進行理論上的分析，建立面向任務的具有特定應用的學習系統。這些研究目標相互影響相互促進。
什麼是機器學習
廣州的天氣總是陰晴不定，經常上午陽光燦爛，下午突然烏雲密布，狂風亂作，然後就是傾盆大雨。每次看見烏雲和大風，人們就知道要下大雨了。為什麼我們看見烏雲感受到大風，就知道要下雨了呢？我們能做出這些有效的預判，是因為我們已經積累了許多經驗，而通過對經驗的利用，就能對新情況做出有效 那麼，這樣利用經驗做出判...
什麼是機器學習？
簡單的一句話 讓機器從資料中學習，進而得到乙個更加符合現實規律的模型，通過對模型的使用使得機器比以往表現的更好，這就是機器學習。詳解 資料 從現實生活抽象出來的一些事物或者規律的特徵進行數位化得到。學習 在資料的基礎上讓機器重複執行一套特定的步驟 學習演算法 進行事物特徵的萃取，得到乙個更加逼近於現...
什麼是機器學習
當第一次試著程式設計時，我就愛上了這門藝術 是的，我相信程式設計既是科學又是藝術 我很快就迷上了如何通過設定邏輯規則和條件來控制程式的流程，if.else語句，switch，迴圈等等。在接下來的幾年裡，我學會了通過建立模組和將 段抽象成函式和類的手段來保持 整潔。我通過物件導向的分析和設計 ooa ...