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人工智能
引言：机器学习与人功能智能入门条件
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2025-02-17 14:13
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引言：机器学习与人功能智能入门条件
## 序言 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。 机器学习有许多不同的应用，包括线性回归、逻辑回归、决策树等算法。线性回归算法用于找一条直线，使这条直线尽可能拟合散点图中的数据点，并用于预测未来的值。逻辑回归则用于处理输出为二进制的情况，即结果只有两个可能的值。决策树则可用于回归和分类任务。 此外，机器学习在多个领域有广泛应用，例如医学领域，通过分析病例和医学数据，机器学习可以帮助医生进行疾病预测和诊断；自然语言处理领域，机器学习技术被用于机器翻译、语音识别、文本分类和情感分析等；市场营销领域，机器学习可以分析用户的购买行为和偏好，提供个性化的产品推荐和定制化的营销策略。 深度学习是机器学习中的一个重要技术，通过多层次的神经网络模型实现对数据的学习和特征提取。它在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了重大突破。 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，它研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统，是一门新的技术科学。人工智能旨在了解智能的实质，并生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。它涉及多个领域，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习，以及计算机视觉等。 人工智能的发展经历了多个阶段，从逻辑代数时期的数理逻辑基础，到孕育期的神经网络研究，再到后来的几波浪潮，包括感知机、专家系统、连接机制，以及深度学习等。每一次技术突破都为人工智能的进一步发展打下了坚实基础。 机器学习（Machine Learning，ML）速成课程不假定或要求您具备任何机器学习方面的先前
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