機
器學習(Machine Learning)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
機器學習在
人工智能的研究中具有十分重要的地位。一個不具有學習能力的智能系統難以稱得上是一個真正的智能系統，但是以往的智能系統都普遍缺少學習的能力。例如，它們遇到錯誤時不能自我校正；不會通過經驗改善自身的性能；不會自動獲取和發現所需要的知識。它們的推理僅限於演繹而缺少歸納，因此至多只能夠證明已存在事實、定理，而不能發現新的定理、定律和規則等。隨著人工智能的深入發展，這些局限性表現得愈加突出。正是在這種情形下，機器學習逐漸成為人工智能研究的核心之一。它的應用已遍及人工智能的各個分支，如專家系統、自動推理、自然語言理解、模式識別、計算機視覺、智能機器人等領域。其中尤其典型的是專家系統中的知識獲取瓶頸問題，人們一直在努力試圖採用機器學習的方法加以克服。
機器學習的研究是根據生理學、認知科學等對人類學習機理的瞭解，建立人類學習過程的計算模型或認識模型，發展各種學習理論和學習方法，研究通用的學習算法並進行理論上的分析，建立面向任務的具有特定應用的學習系統。這些研究目標相互影響相互促進。
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