机器学习：让计算机自动学习，实现数据预测 和模式识别【28字】

机器学习是一门研究能够通过经验自动改进的计算机算法的学科。Mitchell[1997]将其定义为对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。通俗地讲，机器学习就是让计算机从数据中进行自动学习，得到某种知识或规律。作为一门学科，机器学习通常指一类问题以及解决这类问题的方法，即如何从观测数据中寻找规律，并利用学习到的规律对未知或无法观测的数据进行预测。 在早期的工程领域，机器学习问题也经常被称为模式识别。模式识别更倾向于具体的应用任务，比如光学字符识别、语音识别和人脸识别等。这些任务对于人类而言很容易完成，但我们却很难解释自己是如何做到的，也很难设计一个人工程序来解决这些任务。因此，设计一个算法让计算机自己从有标注的样本中学习规律，并应用到各种识别任务中就变得必要。随着机器学习技术的应用变得越来越广泛，机器学习的概念逐渐取代了模式识别，成为这类问题及其解决方法的统称。 以手写体数字识别为例，我们需要让计算机能够自动识别手写的数字。图2.1给出了一个例子，将一个图形识别为数字5，将另一个图形识别为数字8。这种识别任务对我们人类而言是很容易的，但是要让计算机做到这一点却需要经过大量的训练和学习。机器学习算法通过运用各种技术和方法，如监督学习、无监督学习、强化学习等，来让计算机从数据中学习到规律，并能够对新数据做出预测或分类。 机器学习在现代科技和商业领域中扮演着重要的角色。从推荐系统到自然语言处理，从智能交通到医疗诊断，机器学习技术正在不断地改变我们的生活和工作方式。通过机器学习，我们可以发现数据中隐藏的模式和规律，从而更好地理解和处理复杂的现实问题。最终，机器学习的发展将会造福人类社会，推动科技进步，促进经济发展。 总的来说，机器学习是一门富有挑战性和前景广阔的学科，它为计算机赋予了学习的能力，让计算机能够从数据中获取知识并做出智能的决策。随着技术的不断进步和应用范围的不断扩大，机器学习必将成为未来科技发展的重要引擎，推动人类社会向着更加智能化和高效化的方向发展。