机器学习的目的

Question

如题所述

Answer 1

机器学习的目的介绍如下：

机器学习的目的：致力于研究如何通过计算的手段，利用经验改善系统自身的性能。

机器学习的目标：使学得的模型能很好地适用于“新样本”，而不仅仅是在训练样本上工作的很好。（学得模型适用于新样本的能力成为“泛化（generalization）”能力）
机器学习研究的主要内容：计算机系统中 “经验” 常以 “数据” 形式存在，所以机器学习研究关于在计算机上从数据中产生“模型”的算法，即“学习算法”。

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。

机器学习是研究怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动的科学，是人工智能中最具智能特征，最前沿的研究领域之一。自20世纪80年代以来，机器学习作为实现人工智能的途径，在人工智能界引起了广泛的兴趣，特别是近十几年来，机器学习领域的研究工作发展很快，它已成为人工智能的重要课题之一。

机器学习不仅在基于知识的系统中得到应用，而且在自然语言理解、非单调推理、机器视觉、模式识别等许多领域也得到了广泛应用。一个系统是否具有学习能力已成为是否具有“智能”的一个标志。

机器学习的研究主要分为两类研究方向：第一类是传统机器学习的研究，该类研究主要是研究学习机制，注重探索模拟人的学习机制；第二类是大数据环境下机器学习的研究，该类研究主要是研究如何有效利用信息，注重从巨量数据中获取隐藏的、有效的、可理解的知识。