解释机器如何学习
机器学习是人工智能的一个子集,涉及训练算法以找到模式和基于数据的预测.基本想法是使用数据来教练机器自主做决定,没有明确的编程.机器学习的过程从数据收集开始.这些数据然后先处理以消除噪音和异常值,然后分成两个集 - - 训练集和测试集.训练集用于训练机器学习算法,而测试集则用于评估其性能.有三个主要类型的机器学习:监督,无监督和强化学习.在监督学习中,算法使用训练数据,其中所需的输出已经已知.然后,使用新的数据,算法可以从所提供的数据中提高所学到的差异. 预测数据,计算算法,不确定数据和错误的分析过程,以及根据其所需的数据.这种方法是基于机器学习的工具,可以通过测试和错误分析,进行更强大的数据分析或进行更大规模的分析. 机器学习算法可以通过其自身的数据和输出来寻找更大的关系. 机器学习算法可以通过对数据的预测和错误进行更大程度的分析,从而使其数据的输出和输出变化变化变得更快速.