机器学习的原理是什么机器学习有什么原理_酷知科普 _生活百科

机器学习的原理就是利用大量的数据，达到想要计算机通过建立模型来模拟人的感官和思考、模拟人的行为等功能的目的，目前各个学科正在快速发展，未来经过机器学习的模型可能将做出比人类更加快速、更加准确的判断。
01机器学习及其分支深度学习和神经网络都属于人工智能的子集，人工智能是基于数据处理做出决策和预测，在机器学习算法的帮助下，人工智能可以处理数据，还能在不借助任何额外编程的情况下把这些数据当作自己的学习资料，辅助做出更加准确的判断。根据数据的性质和期望的结果，机器学习的模型可以分为4种，分别为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化模型，根据使用的数据集和预期得到的结果，每种模型都能使用一种或者多种算法进行训练，学习的数据越多，最终得到的结果就会越精确，这就是机器学习的优越性。

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02机器学习的算法并不是真正编写代码填写0或者1的直接指令，而是建立一个关于真实世界的计算机模型，通过输入数据进行训练，最终建立起来的模型逻辑如同人的思考方式一样。在监督学习种，模型将以往的数据作为依据，通过对输入的新数据进行分析，得出正确的答案，从而对未来的结果做出预计，比如在猫脸识别技术中，先上传众多品类、长相和姿势的猫图片，这样在输入一张新的猫照片的时候，模型就可以和数据库里面收集的猫图片进行对比，最终判断这是一只猫还是其他的东西。无监督学习中往往没有正确答案，是使用者想通过数据发现新的现象，从而对数据进行分组或者分类。

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