什么是机器学习定义

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。

一、机器学习的定义是什么

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。

机器学习有下面几种定义：

(1)机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。

(2)机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。

(3)机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。

二、一般的机器学习系统设计

通过上面的介绍，想必大家对机器学习的定义已经具备了清晰的认识。在这部分，我们主要来了解一下一般的机器学习系统需要如何去设计。

一个典型的机器学习系统由数据获取、数据清洗、特征提取、模型选择、训练和测试、评估和优化等步骤组成。

1. 数据获取：这一步通常涉及到从各种来源收集和整合数据，比如数据库、网页、传感器等。

2. 数据清洗：在这一步，我们需要处理缺失值、异常值、重复值等问题，以提高数据的质量。

3. 特征提取：特征是机器学习模型理解数据的关键。我们需要从原始数据中提取有意义的特征，这可能包括一些统计信息、形状、颜色等。

4. 模型选择：根据问题的类型和数据的特性，我们需要选择一个合适的机器学习模型。这可能是一个线性回归模型，也可能是一个深度神经网络。

5. 训练和测试：我们使用训练数据集来训练模型，然后使用测试数据集来评估模型的性能。

6. 评估和优化：评估模型的性能，如果不满意，可能需要调整模型的参数或者选择其他模型。

三、机器学习实验方法与原则

实施机器学习实验的方法和原则十分重要，因为它们能够保证实验结果的有效性和可靠性。首先，我们需要理解和清晰地定义我们的问题和目标。其次，我们需要选择合适的数据集，进行有效的数据预处理，并选择合适的模型。此外，我们需要以严谨的科学方法进行实验设计和结果评估，例如使用交叉验证来评估模型性能，使用统计测试来确定结果是否显著，等等。

一个好的机器学习实验应该是可复现的，这就需要我们对实验过程进行详细的记录，包括使用的数据、模型、参数、以及实验结果。此外，我们还需要遵循开放科学的原则，尽可能地公开我们的数据和代码，让其他人可以验证我们的结果。

最后，小编诚心感谢大家的阅读。你们的每一次阅读，对小编来说都是莫大的鼓励和鼓舞。希望大家对机器学习已经具备了初步的认识，最后的最后，祝大家有个精彩的一天。