新闻中心

机器学习的英文

Machine learning 机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。

大数据领域ml是机器学习（Machine Learning，ML），pa一般是指pa系统，pa全称Power Automation。ML：机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。

人工智能（AI）、机器学习（machinelearning）和深度学习（deeplearning）都用上了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事。今天我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系和应用。

ml是英文“milliliter”的缩写，意思是毫升。ml是英文“machinelanguage”的缩写，意思是机器语言。ml是英文“machinelearning”的缩写，意思是人工智能里面的机器学习。ml是英文“MasterLeague”的缩写，意思是一个游戏里的大师级联赛。毫升是一个容积单位。

人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）和机器学习（Machine Learning，是两个密切相关但又有所区别的概念。人工神经网络是机器学习中的一种方法。它是一种模拟人脑神经元工作模式的计算模型，用于识别模式、分类数据或预测结果。

机器学习的含义是什么

1、简单来说，就是建立模型、编程实现，用已有的数据来训练，让机器（计算机）来学会如何分析一类问题，之后就可以用计算机来解决这类问题。比如说，有一堆西瓜的数据（西瓜的颜色、花纹、西瓜蒂的形状、西瓜甜不甜），让计算机来进行学习，什么特征的西瓜就是甜的，什么样的西瓜是不甜的。

2、机器学习是人工智能的一个分支，专注于研究如何让计算机系统通过数据分析和模式识别来自动改进性能，而不需要进行显式的编程。它模拟人类的学习过程，使计算机能够从经验中学习并做出决策。机器学习算法可以识别数据中的模式和关联性，并在给定新数据时做出预测或决策。

3、从技术上来说，我们写的所有的程序都是一个自动化操作，因此，机器学习是自动化学习的这一说明是没有意义的。一个现成的小笑话那么，让我们来看看我们是否可以使用这些片段，构建一个机器学习的程序员定义。机器学习是一个源于数据的模型的训练过程，最终归纳出一个面向一种性能度量的决策。

4、机器学习（Machine Learning）：指一种通过算法和统计模型来让计算机系统自动学习、识别模式和进行决策的技术。毫升（Milliliter）：是国际制量纲中的体积单位，通常用于表示液体的体积。主链（Main Chain）：在区块链中，通常指代区块链网络中最重要的、不可更改的区块链。

机器学习主要吸收了哪些学科的成果和概念

机器学习（Machine Learning， ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

顾名思义， 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是：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。这里所说的“机器”，指的就是计算机，电子计算机，中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。 机器能否象人类一样能具有学习能力呢。

机器学习从很多学科吸收了成果和概念，包括统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制等。笔者相信，研究机器学习的最佳途径是从这些学科的观点看待机器学习，并且以此来理解问题的背景、算法以及其中隐含的假定。

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。