文件名称:机器学习实践指南代码及资源
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- 上传时间：2017-11-10
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机器学习(Machine Learning, ML)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。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。(Machine Learning (ML) is a multi domain cross discipline, involving many disciplines, such as probability theory, statistics, approximation theory, convex analysis, algorithm complexity theory and so on. How to simulate or realize human learning behavior in order to acquire new knowledge or skills and reorganize existing knowledge structure to improve its performance continuously.
It is the core of artificial intelligence, is the basic way to make the computer intelligent, its application throughout the field of artificial intelligence, it mainly uses induction, synthesis, rather than deduction.)
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。(Machine Learning (ML) is a multi domain cross discipline, involving many disciplines, such as probability theory, statistics, approximation theory, convex analysis, algorithm complexity theory and so on. How to simulate or realize human learning behavior in order to acquire new knowledge or skills and reorganize existing knowledge structure to improve its performance continuously.
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