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"机器学习(Machine Learning，ML)是指从有限的观测数据中学习(或“猜测”)出具有一般性的规律，并将这些规律应用到未观测数据样本上的方法。主要研究内容是学习算法。基本流程是基于数据产生模型，利用模型预测输出。目标是让模型有较好泛化能力。
举一个经典的例子，我们挑西瓜的时候是如何判断一个西瓜是否成熟的呢？每个人一开始都是不会挑选的，但是随着我们耳濡目染，看了很多挑西瓜能手是怎么做的，发现可以通过西瓜的颜色，大小，产地，纹路，敲击声等等因素来判断，那么这个就是一个学习的过程。"2024-06-27 13:27:24赞同 1 展开评论 打赏
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