机器学习的基本概念

智能系统：需要具有学习能力。例如，遇到错误时能自我校正；会通过经验改善自身的性能；会自动获取和发现所需要的知识。

基本特征：

    自适应：根据数据自动调整参数

    自组织：根据数据自动确定组织规则

    自推理；根据已有数据和规则能发现新的定理、定律和规则

应用：如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。其中尤其典型的是专家系统中的知识获取瓶颈问题，人们一直在努力试图采用机器学习的方法加以克服。

 

机器学习的基本概念：

按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身的能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。

 

机器学习的定义：

机器学习是研究如何使用及其来模拟人类学习活动的一门学科。稍微严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。