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机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。这意味着，与其显式地编写程序来执行某些任务，不如教计算机如何开发一个算法来完成任务。有三种主要类型的机器学习：监督学习、非监督学习和强化学习，所有这些都有其特定的优点和缺点。

 

监督学习涉及一组标记数据。计算机可以使用特定的模式来识别每种标记类型的新样本。监督学习的两种主要类型是分类和回归。在分类中，机器被训练成将一个组划分为特定的类。分类的一个简单例子是电子邮件帐户上的垃圾邮件过滤器。过滤器分析你以前标记为垃圾邮件的电子邮件，并将它们与新邮件进行比较。如果它们匹配一定的百分比，这些新邮件将被标记为垃圾邮件并发送到适当的文件夹。那些比较不相似的电子邮件被归类为正常邮件并发送到你的邮箱。