什么是机器学习方法

本文中，小编将对机器学习予以介绍，如果你想对机器学习的详细情况有所认识，或者想要增进对机器学习的了解程度，不妨请看以下内容哦。

机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。

机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。

我们举个例子，我们都知道支付宝春节的“集五福”活动，我们用手机扫“福”字照片识别福字，这个就是用了机器学习的方法。我们可以为计算机提供“福”字的照片数据，通过算法模型机型训练，系统不断更新学习，然后输入一张新的福字照片，机器自动识别这张照片上是否有福字。

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、计算机科学等多门学科。机器学习的概念就是通过输入海量训练数据对模型进行训练，使模型掌握数据所蕴含的潜在规律，进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。

机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。例如，它们遇到错误时不能自我校正;不会通过经验改善自身的性能;不会自动获取和发现所需要的知识。它们的推理仅限于演绎而缺少归纳，因此至多只能够证明已存在事实、定理，而不能发现新的定理、定律和规则等。随着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。正是在这种情形下，机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。其中尤其典型的是专家系统中的知识获取瓶颈问题，人们一直在努力试图采用机器学习的方法加以克服。

机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。

机器学习的方法主要有以下几种：

监督学习： 监督学习是机器学习中最常见的方法之一，在监督学习中，系统会被给定一组已知输入和输出的样本数据，系统需要学习到一种函数，使得该函数能够根据给定的输入预测出正确的输出。

无监督学习： 无监督学习是机器学习中另一种常见的方法。在无监督学习中，系统只有输入数据，没有输出数据。系统需要学习到一种函数，使得该函数能够将输入数据自动分类。

半监督学习： 半监督学习是一种混合监督学习和无监督学习的方法。在半监督学习中，系统会被给定一部分已知输入和输出的样本数据和一部分未知的输入数据，系统需要利用已知的样本数据来学习到一种函数，使得该函数能够根据未知的输入数据预测出正确的输出。

强化学习： 强化学习是一种基于环境和反馈的学习方法，系统在不断的交互中学习到最优策略。

聚类：聚类是机器学习中的一种无监督学习方法，它的目的是将数据分成不同的群体，使得群体内的数据相似性最大，群体间的数据相似性最小。

除了上面的方法外，还有很多其它的方法，大家可以再自行挖掘一下哦。

以上便是小编此次想要和大家共同分享的有关机器学习的内容，如果你对本文内容感到满意，不妨持续关注我们网站哟。最后，十分感谢大家的阅读，have a nice day!