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总体上来说，机器学习属于人工智能的子集，是实现人工智能的一种方式。而谈到机器学习就必会牵涉到近些年大火的深度学习，深度学习又是机器学习的子集。所以它们的关系就像是俄罗斯套娃，一层套一层。
机器学习
机器学习的起点是研究如何不使用明确的指令编码完成某任务，而是让机器从数据中学习从而获得相应能力。机器学习从已知的数据特征出发，利用概率统计等数学方法来得到某种规律，然后利用该规律完成某个预测任务。如果用一句话来简单描述就是：使用某个数据特征的数学表达式来表征某个事物。
机器学习的正式定义为：“对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序从经验E中学习。”。
机器学习关注的是如何通过编程让机器自己从以往的数据样本里面学习某些规律，从而能够对未来进行预测或决策，即实现一个可以根据经验(数据)并以某种规范为指导来进行自我优化的任务执行程序。比如我们收集很多猫和狗的不同照片，机器根据这些照片自己学习到规律，从而实现了猫和狗的识别能力。
专注于人工智能、读书与感想、聊聊数学、计算机科学、分布式、机器学习、深度学习、自然语言处理、算法与数据结构、Java深度、Tomcat内核等。
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2024-11-27
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