在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我
在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫做机器学习。
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。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。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
机器学习的分类
（1）监督学习
监督学习就是训练机器学习的模型的训练样本数据有对应的目标值，监督学习就是通过对数据样本因子和已知的结果建立联系，提取特征值和映射关系，通过已知的结果，已知数据样本不断的学习和训练，对新的数据进行结果的预测。
监督学习通常用在分类和回归。监督学习难点是获取具有目标值的样本数据成本较高，成本高的原因在于这些训练集的要依赖人工标注工作。
（2）无监督学习
无监督学习跟监督学习的区别就是选取的样本数据无需有目标值，我们无需分析这些数据对某些结果的影响，只是分析这些数据内在的规律。
（3）半监督学习
半监督学习是监督学习和无监督学习相互结合的一种学习方法，通过半监督学习的方法可以实现分类、回归、聚类的结合使用。半监督学习是最近比较流行的方法。
（4）强化学习
强化学习是一种比较复杂的机器学习方法，强调系统与外界不断的交互反馈，它主要是针对流程中不断需要推理的场景，比如无人汽车驾驶，它更多关注性能。它是机器学习中的热点学习方法。
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