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- 机器学习 - 维基百科，自由的百科全书
机器学习 （英語： machine learning，简称ML）是 人工智能 的一个分支。 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。
- 机器学习简介 - 菜鸟教程
机器学习（Machine Learning）是人工智能（AI）的一个分支，它使计算机系统能够利用数据和算法自动学习和改进其性能。 机器学习是一个不断发展的领域，它正在改变我们与技术的互动方式，并为解决复杂问题提供了新的工具和方法。
- Machine Learning: 十大机器学习算法 - 知乎
机器学习算法大致可以分为三类： 监督学习算法 (Supervised Algorithms）:在监督学习训练过程中，可以由训练数据集学到或建立一个模式（函数 learning model），并依此模式推测新的实例。
- 机器学习（多领域交叉学科）_百度百科
机器学习是一种通过算法和模型使计算机从数据中自动学习并进行预测或决策的技术，属于人工智能的一个分支。 其核心目标是让计算机在没有明确编程指令的情况下，通过对大量数据的分析，识别模式和规律，从而构建适应新数据的模型。
- 机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）-CSDN博客
介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。
- 什么是机器学习 (ML) |机器学习入门| IBM
机器学习 (ML) 是 人工智能 (AI) 的一个分支，机器学习专注于使计算机和机器能够模仿人类的学习方式，自主执行任务，并通过体验和接触更多数据来提高其性能和准确性。
- 如何最简单、通俗地理解什么是机器学习？ - 知乎
机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个分支，它使计算机能够从训练数据中“自学习”并随着时间的推移而改进，而无需进行显式编程。 机器学习算法能够检测数据模式并从中学习，以便做出自己的预测。 简而言之，机器学习算法和模型通过经验进行学习。
- 机器学习是如何工作的？一文看懂 | AI工具集
机器学习是通过让计算机从数据中学习规律，能进行预测或决策，无需显式编程。训练数据用于“教导”模型，测试数据用于评估模型在未知数据上的表现。 机器学习是如何工作的 基本原理：从数据中学习规律 机器学习（Machine Learning, ML），作为人工智能（Artificial Intelligence, AI）的核心分支，根本
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