什麼是機器學習,
Context:機器學習 (ML) 是一個專注於理解和建立"學習"的方法的研究領域, 這被視為人工智慧的一部分.  機器學習演算法建立基於樣本資料的模型, 機器學習演算法應用於各種各樣的應用,例如醫學,電子郵件<unk>選,語音識別,農業和電腦視覺,  機器學習的子集與計算統計密切相關, 計算統計專注於使用電腦進行預測, 但並非所有機器學習都是統計學習. 數學優化研究為機器學習領域提供了方法,理論和應用領域. 資料探勘是一項相關的研究領域,  有些機器學習的實現方式使用資料和神經網路,  機器學習也被稱為預測分析.  整體情況 學習演算法是根據過去有效的策略,演算法和推論在未來可能會繼續有效的. 這些推論可能是很明顯的, 例如"因為太陽在過去一萬天裡每天早上都升起, 這樣的黑天<unk>可能會被發現, 像是"X%的家族有地理上不同的物種,  機器學習程式可以在沒有明顯程式化的情況下執行任務. 這項技術是指電腦從提供的資料中學習, 該演算法會告訴機器如何執行解決問題所需的所有步<unk>; 在電腦方面, 不需要學習. 必須要在網路上找到正確的演算法. 實際上, 幫助機器開發自己的演算法可能更有效,  機器學習的學科採用各種方法來教導電腦在沒有完全令人滿意的演算法可用的情況下完成任務. 在存在大量可能答案的情況下, 一種方法是將一些正確的答案標記為有效. 這樣的資料可以被用來訓練電腦, 例如, 為了訓練系統進行數位字元識別的任務,  歷史與其他領域的關係 另見:機器學習的時間表 機器學習這個詞由Arthur Samuel在1959年發明, 在這個時代也使用了自學電腦的同義詞.  雷神公司在1960年代初研發出一臺帶孔記憶體的實驗"學習機器" - - 稱為CyberTron, 該機器被人類操作員/老師反復"訓練"以辨識模式, 並配備"<unk>"按<unk>, 尼爾森的"學習機器"是一本代表性的機器學習研究書, 圖案辨識的興趣一直延續到20世紀70年代, 在1981年發表了一份關於使用教學策略的報告,  Tom M. Mitchell提供了廣泛引用的,在機器學習領域研究的演算法更正式的定義:"如果計算機程式在某些型別的任務T和效能測量P上從經驗E學習,則其在T中的任務中的效能,如P所測量,會隨著經驗E而改善. 這種對機器學習所涉及的任務的定義提供了基本上操作性的定義, 這跟隨了 Alan Turing 在他的論文"計算機與智慧"中的提議,  一是根據已開發的模型分類資料, 該演算法可能會使用電腦視覺與監控式學習來訓練該演算法來分類癌症<unk>. 該網站的使用者也許會在下列情況下使用:
機器學習是人工智慧的一個分支, 機器學習演算法從樣本資料建立模型, 稱為訓練資料, 這種現象最早出現在1960年代.