大多數(shù)人聽到“機器學(xué)習(xí)”這個詞，腦海中會浮現(xiàn)出一個機器人：可能是一個可靠的管家，也可能是一個致命的終結(jié)者形象，這取決于你問的對象是誰。機器學(xué)習(xí)是一門能夠讓編程計算機從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的計算機科學(xué)。

機器學(xué)習(xí)研究如何讓計算機不需要明確的程序也能具備學(xué)習(xí)能力?！狝rthur Samuel，1959

一個計算機程序在完成任務(wù) T 之后，獲得經(jīng)驗 E，其表現(xiàn)效果為 P，如果任務(wù) T 的性能表現(xiàn)，也就是用以衡量的 P，隨著 E 的增加而增加，可以稱其為學(xué)習(xí)?！猅om Mitchell，1997

在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，按照學(xué)習(xí)方式分類，可以讓研究人員在建模和算法選擇的時候，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)來選擇合適的算法，從而得到更好的效果，通常機器學(xué)習(xí)可以分為下面兩類。

（1）有監(jiān)督學(xué)習(xí)。通過已有的訓(xùn)練樣本（即已知數(shù)據(jù)以及其對應(yīng)的輸出）訓(xùn)練得到一個最優(yōu)模型，再利用這個模型將所有的輸入映射為相應(yīng)的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現(xiàn)分類的目的。如分類、回歸和推薦算法都屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)。

（2）無監(jiān)督學(xué)習(xí)。針對類別未知（沒有被標(biāo)記）的訓(xùn)練樣本，需要直接對數(shù)據(jù)進行建模，人們無法知道要預(yù)測的答案。如聚類、降維和文本處理的某些特征提取都屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

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