it学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。
机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。
什么是机器学习？
机器学习是一种数据分析方法，它可以自动分析模型的建筑。通过使用迭代学习数据的算法，机器学习可以使电脑在没有被明确编程看哪里的情况下，发现隐藏的领域。
迭代在机器学习中是非常重要的，由于它的存在，模型在遇到新的数据时，就可以独立地适应数据。它们可以从先前产生的可靠计算，重复的决定和结果中进行学习。机器学习并不是一个全新的学科-而是获得新动力的学科。
由于新型计算技术的产生，如今的机器学习与以往大不相同。尽管很多机器学习算法已经存在了很长时间，但自动将复杂的数学计算应用到大数据的能力（一个又一个，越来越快）是最新的进展。下面这些广泛宣传的机器学习应用程序的例子，你可能非常熟悉：

·大量的炒作，Google自动驾驶汽车？机器学习的本质。
·像Amazon和Netflix的在线推荐服务？机器学习在日常生活中的应用
·知道客户在Twutter上说了什么关于你的事吗？机器学习与语言规则创造结合。
·欺诈检测？在我们现今生活中，一个更明显的，重要的用途。

it学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。
机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。
什么是机器学习？
机器学习是一种数据分析方法，它可以自动分析模型的建筑。通过使用迭代学习数据的算法，机器学习可以使电脑在没有被明确编程看哪里的情况下，发现隐藏的领域。
迭代在机器学习中是非常重要的，由于它的存在，模型在遇到新的数据时，就可以独立地适应数据。它们可以从先前产生的可靠计算，重复的决定和结果中进行学习。机器学习并不是一个全新的学科-而是获得新动力的学科。
由于新型计算技术的产生，如今的机器学习与以往大不相同。尽管很多机器学习算法已经存在了很长时间，但自动将复杂的数学计算应用到大数据的能力（一个又一个，越来越快）是最新的进展。下面这些广泛宣传的机器学习应用程序的例子，你可能非常熟悉：

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·欺诈检测？在我们现今生活中，一个更明显的，重要的用途。