機器學習是一門多領域交叉學科，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實現(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構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。
機器學習是一門多學科交叉專業(yè)，涵蓋概率論知識，統(tǒng)計學知識，近似理論知識和復雜算法知識，使用計算機作為工具并致力于真實實時的模擬人類學習方式， 并將現(xiàn)有內容進行知識結構劃分來有效提高學習效率。
機器學習有下面幾種定義：
(1)機器學習是一門人工智能的科學,該領域的主要研究對象是人工智能，特別是如何在經(jīng)驗學習中改善具體算法的性能。
(2)機器學習是對能通過經(jīng)驗自動改進的計算機算法的研究。
(3)機器學習是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗,以此優(yōu)化計算機程序的性能標準。
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