机器学习可以被定义为一类运用数据来自动改进模型的算法。近年来，随着数据量的不断增长、计算能力的不断加强以及算法的不断进步，机器学习得到了极大的成功。

下面是一些解释近年来机器学习成功的假设：

1. 数据：数据是机器学习最重要的基础，拥有大量且高质量的数据对于机器学习模型的性能至关重要。随着数据收集和存储技术的进步，我们现在能够获取到大量的数据，这为机器学习的成功奠定了基础。

2. 计算能力：近年来，计算能力得到了极大的提升，这使得机器学习算法能够处理大量的数据，构建更为复杂的模型。特别地，GPU的普及使得深度学习等计算密集型的算法得以实现，并获得了巨大的成功。

3. 算法：近年来，机器学习领域不断涌现出新的算法和优化技术，这些算法能够更好地处理大量的数据，构建更为精确的预测模型。例如，深度学习算法能够自动学习数据的复杂表示，极大地提高了机器学习的性能。

4. 模型规模：随着数据量的增长和计算能力的提升，研究人员能够构建更为庞大和复杂的模型。这些大规模的模型能够捕捉到数据中更为微妙的关系，从而更好地进行预测。

总之，近年来机器学
解释机器学习近年来成功的假设。