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對電腦系統用於在沒有明確指令的情況下執行任務的演算法與統計模型的科學研究 来自维基百科，自由的百科全书
机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径之一，即以机器学习为手段，解决人工智能中的部分问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域科际整合，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。
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机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法（要防止錯誤累積）。很多推论问题属于非程序化決策，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。
机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、游戏和机器人等领域。
机器学习有下面几种定义：
電腦科學家Tom M. Mitchell在其著作的Machine Learning一書中定义的機器學習為：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.[1]
机器学习可以分成下面几种类别：
监督学习和非监督学习的差别就是训练集目标是否有人为标注。他们都有训练集 且都有输入和输出
具体的机器学习算法有：
包含各種機器學習演算法的軟體套裝包括：
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