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機器學習是計算機科學的一個子領域，根據Arthur Samuel在1959年提出的，它賦予“計算機在不被明確地編程的情況下學習的能力。”1_是人工智能中模式識別和計算學習理論研究的進展，2_機器學習探索了學習數據和對數據進行預測的算法的研究和構造.3.這種算法通過進行數據驅動的預測或決策來嚴格遵循靜態程序指令克服，4.2通過從樣本i建立模型。NETP.機器學習用于一系列計算任務，其中設計和編程具有良好性能的顯式算法是困難或不可行的；示例應用包括電子郵件過濾、檢測網絡入侵者或對數據泄漏進行工作的惡意內部人員，5_光學字符識別（OCR），6學習排序，計算機視覺。
機器學習與計算統計學密切相關（并且經常與計算統計學重疊），計算統計學還著重于通過使用計算機進行預測。它與數學優化有很強的聯系，它為該領域提供了方法、理論和應用領域。機器學習有時與數據挖掘相混淆，后者更側重于探索性數據分析，被稱為無監督學習。然后用來發現有意義的異常。
在數據分析領域中，機器學習是一種用來設計復雜模型和算法的方法，用于預測；在商業應用中，這被稱為預測分析。這些分析模型允許研究人員、數據科學家、工程師和分析師“產生可靠的、可重復的決定和結果”，并通過學習數據中的歷史關系和趨勢來發現“隱藏的見解”。
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到2016年，機器學習是一個時髦詞匯，根據Gartner的2016年宣傳周期，在其膨脹的期望高峰期。12_有效的機器學習很難，因為很難找到模式，并且常常沒有足夠的訓練數據可用；結果，機器學習程序往往無法交付。
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