什麼是機器學習？
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行爲，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性能。
它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
學習是人類具有的一種重要智能行爲，但究竟什麼是學習，長期以來卻衆說紛紜。社會學家、邏輯學家和心理學家都各有其不同的看法。
機器學習有下面幾種定義： “機器學習是一門人工智能的科學，該領域的主要研究對象是人工智能，特別是如何在經驗學習中改善具體算法的性能”。 “機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機算法的研究”。 “機器學習是用數據或以往的經驗，以此優化計算機程序的性能標準。”
機器學習已經有了十分廣泛的應用，例如：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機器人運用。
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