機器學習是計算機科學的一個子領域，根據(jù)Arthur Samuel在1959年提出的，它賦予“計算機在不被明確地編程的情況下學習的能力?！?_是人工智能中模式識別和計算學習理論研究的進展，2_機器學習探索了學習數(shù)據(jù)和對數(shù)據(jù)進行預測的算法的研究和構造.3.這種算法通過進行數(shù)據(jù)驅(qū)動的預測或決策來嚴格遵循靜態(tài)程序指令克服，4.2通過從樣本i建立模型。NETP.機器學習用于一系列計算任務，其中設計和編程具有良好性能的顯式算法是困難或不可行的；示例應用包括電子郵件過濾、檢測網(wǎng)絡入侵者或?qū)?shù)據(jù)泄漏進行工作的惡意內(nèi)部人員，5_光學字符識別（OCR），6學習排序，計算機視覺。

　　機器學習與計算統(tǒng)計學密切相關（并且經(jīng)常與計算統(tǒng)計學重疊），計算統(tǒng)計學還著重于通過使用計算機進行預測。它與數(shù)學優(yōu)化有很強的聯(lián)系，它為該領域提供了方法、理論和應用領域。機器學習有時與數(shù)據(jù)挖掘相混淆，后者更側重于探索性數(shù)據(jù)分析，被稱為無監(jiān)督學習。然后用來發(fā)現(xiàn)有意義的異常。

　　在數(shù)據(jù)分析領域中，機器學習是一種用來設計復雜模型和算法的方法，用于預測；在商業(yè)應用中，這被稱為預測分析。這些分析模型允許研究人員、數(shù)據(jù)科學家、工程師和分析師“產(chǎn)生可靠的、可重復的決定和結果”，并通過學習數(shù)據(jù)中的歷史關系和趨勢來發(fā)現(xiàn)“隱藏的見解”。

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　　到2016年，機器學習是一個時髦詞匯，根據(jù)Gartner的2016年宣傳周期，在其膨脹的期望高峰期。12_有效的機器學習很難，因為很難找到模式，并且常常沒有足夠的訓練數(shù)據(jù)可用；結果，機器學習程序往往無法交付。
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