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机器学习

 
 
通常,机器学习是指反映并表现出人类行为特征的机器。
 
 

在数学参考框架中,机器学习算法采用计算方法并从中收集信息,而不是为其模型使用预设方程式。随着用于学习的样本量的累积,该算法的长期性能不断提高。这些机器学习算法可查找数据中任何类型的规则模式,从这些模式中收集信息,然后输出预测以生成改进的决策。机器学习方法分为两类:监督学习和无监督学习。监督学习通过合并输入和输出数据来识别模式(并给出预测模型)。监督学习具有分类和回归两个子类别。分类有助于预测不同的答案,例如团队是赢还是输。当预测正在进行的答案(例如天气趋势等)时,将应用回归。相反,无监督学习只能根据输入信息来确定模式。这种方法可能会有益'不知道应该寻求什么。它可以帮助分析原始数据。