作者：储孟林 | 发布日期：2024-08-02 17:59:50
(null) 2024-03-06 06:57:15机器学习第二问机器是如何学习的？（How can machine learn？）简单来说，机器学习是这样的一个过程：输入我们收集的训练数据，通过学习算法检验所有
机器学习的基本原理和方法是通过对数据进行分析和学习，从中发现规律和模式，然后根据这些规律和模式对未知数据进行预测或分类。具体的方法包括： 监督学习通过已知的标记数据进行学习和预测，如分类、回归等。无监督学机器学习是一种让计算机系统通过从数据中学习并不断改进自身性能的方法。其原理是通过算法和统计模型来分析和理解数据，从而使计算机系统能够自动发现
大部分机器学习算法都有超参数(必须在学习算法外手动设定)。机器学习本质上属于应用统计学,其更加强调使用计算机对复杂函数进行统计估计,而较少强调围绕这些函数证明置信区间；因此我们会探讨两种统计学的主要方法： 频率派估计和贝叶斯推断。同时，大部分机器学习算法又可以分成监督学习和无监督学习两类；机器学习是一种通过训练数据自动发现规律，并应用于新数据的算法和模发展历程机器学习经历了从符号学习到统计学习再到深度学习的过程，不断推动着人工智能领域的发展。