机器学习及其策略研究

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摘要：机器学习是人工智能的一个分支，是现代计算机技术研究一个重点也是热点问题。顾名思义，机器学习就是计算机模仿人类获取知识的模式，通过建立相应的模型，对外界输入通过记忆、归纳、推理等等方式，获得有效的信息和经验总结，进而不断的自我完善，提高系统的功能。目前，机器学习的定义尚不统一，但对于计算机科学，特别是从事人工智能科学探索的研究者们，一般公认H．Simon对于机器学习的定义，即“如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，这就是学习”。当然这是一个比较泛化的概念，系统一词，涉及了计算系统、控制系统、神经系统、函数模型系统、人的系统等等多个范畴，不同的系统又属于不同的领域。即使是同一个系统，也因为目标不同，学习的方法和途径，数据分析的策略也都有所不同。但是无论是哪种系统的哪类知识的学习，其目标归根结底都是从大量无序的信息中获得有序的可以被有效利用的知识。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/80606B/201302/44457454.html

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关键词：策略研究 机器学习 Simon 计算机科学 学习的方法 机器学习 计算系统 计算机技术 人工智能 模型系统