机器学习是什么，都干了些啥，用到了哪些知识
机器学习：一般被定义为一个系统自我改进的一个过程，但是知识用这些知识来理解和实现机器学习，想必有些困难。他从最初的基于神经元模型以及函数逼近论的方法来研究；到以符号演算为基础的规则学习和决策树中产生，和之后认知心理学中归纳，解释，类比等概念的引入，以至如今的机器学习理论，和统计学的兴起；，当然还有马尔科夫过程的增强学习；机器学习一直在各个学科实践之中有主导作用，；当然人无完人，算法无极致，不同的机
机器学习：
一般被定义为一个系统自我改进的一个过程，但是知识用这些知识来理解和
实现机器学习，想必有些困难。他从最初的基于神经元模型以及函数逼近论
的方法来研究；到以符号演算为基础的规则学习和决策树中产生，和之后认知
心理学中归纳，解释，类比等概念的引入，以至如今的机器学习理论，和统计学的兴起；
，当然还有马尔科夫过程的增强学习；机器学习一直在各个学科实践之中有主导作用，；
当然人无完人，算法无极致，不同的机器学习方法也有其的优缺点和器相应的应用领域；
这里总结一下最实用的理论和算法：
概念学习，决策树，神经网络，贝叶斯学习，基于实例的学习，遗传算法，规则学习，基于解释的学习和
增强学习等
目前机器学习成功应用的领域包含哪些呢：
1：检测信用卡交易欺诈的数据挖掘模型
2：用户阅读兴趣的信息过滤系统，
3：高速公路上自动行驶的汽车（百度）
4：用户感兴趣内容的推荐，如抖音，今日头条，网上商城（淘宝，京东）
机器学习只与计算机有关吗：
答案是否定的！机器学习不仅包括计算机科学，他还从许多多学科吸收了成果和概念：
包括了统计学，人工智能，哲学，信息论，生物学，认知科学，计算发杂性，和控制论等
那么机器学习理论到底是干什么呢？
1：学习性能是怎样对着给定的训练样例的数量而变化的
2：多于不同类型的学习任务，那个学习算法最合适
参考自书籍<<机器学习> >精简而来
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