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機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
表示學習系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。環(huán)境向系統(tǒng)的學習部分提供某些信息，學習部分利用這些信息修改知識庫，以增進系統(tǒng)執(zhí)行部分完成任務的效能，執(zhí)行部分根據(jù)知識庫完成任務，同時把獲得的信息反饋給學習部分。在具體的應用中，環(huán)境，知識庫和執(zhí)行部分決定了具體的工作內(nèi)容，學習部分所需要解決的問題完全由上述3部分確定。下面我們分別敘述這3部分對設計學習系統(tǒng)的影響。
影響學習系統(tǒng)設計的最重要的因素是環(huán)境向系統(tǒng)提供的信息?；蛘吒唧w地說是信息的質(zhì)量。知識庫里存放的是指導執(zhí)行部分動作的一般原則，但環(huán)境向?qū)W習系統(tǒng)提供的信息卻是各種各樣的。如果信息的質(zhì)量比較高，與一般原則的差別比較小，則學習部分比較容易處理。如果向?qū)W習系統(tǒng)提供的是雜亂無章的指導執(zhí)行具體動作的具體信息，則學習系統(tǒng)需要在獲得足夠數(shù)據(jù)之后，刪除不必要的細節(jié)，進行總結(jié)推廣，形成指導動作的一般原則，放入知識庫，這樣學習部分的任務就比較繁重，設計起來也較為困難。
因為學習系統(tǒng)獲得的信息往往是不完全的，所以學習系統(tǒng)所進行的推理并不完全是可靠的，它總結(jié)出來的規(guī)則可能正確，也可能不正確。這要通過執(zhí)行效果加以檢驗。正確的規(guī)則能使系統(tǒng)的效能提高，應予保留；不正確的規(guī)則應予修改或從數(shù)據(jù)庫中刪除。
知識庫是影響學習系統(tǒng)設計的第二個因素。知識的表示有多種形式，比如特征向量、一階邏輯語句、產(chǎn)生式規(guī)則、語義網(wǎng)絡和框架等等。這些表示方式各有其特點，在選擇表示方式時要兼顧以下4個方面：
?。?）表達能力強。
?。?）易于推理。
?。?）容易修改知識庫。
?。?）知識表示易于擴展。
對于知識庫最后需要說明的一個問題是學習系統(tǒng)不能在全然沒有任何知識的情況下憑空獲取知識，每一個學習系統(tǒng)都要求具有某些知識理解環(huán)境提供的信息，分析比較，做出假設，檢驗并修改這些假設。因此，更確切地說，學習系統(tǒng)是對現(xiàn)有知識的擴展和改進。
執(zhí)行部分是整個學習系統(tǒng)的核心，因為執(zhí)行部分的動作就是學習部分力求改進的動作。同執(zhí)行部分有關(guān)的問題有3個：復雜性、反饋和透明性。
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