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机器学习（周志华）笔记-C1_2. 《机器学习》(周志华著)对机器学习的定义-CSDN
机器学习（周志华）笔记-C1_2. 《机器学习》(周志华著)对机器学习的定义 机器学习，从《机器学习》（周志华著）的角度来看，它并不是一个简单的统计方法或者算法的堆砌。 真正的核心在于，让机器从数据中学习，从而提高其在特定任务上的表现，而不需要显式地编程告诉它每一个步骤。 换句话说，我们赋予了机器“学习”的能力，就像人类通过经验学习一样。 周志华在书中定义机器学习为“一种利用数据自动学习的算法范式”。 这种范式强调的是数据驱动的智能，它不同于传统的程序设计，后者需要程序员明确地告诉计算机如何解决问题。 机器学习则允许机器自己去发现规律、建立模型，并根据新的数据进行调整。 具体来说，机器学习的核心思想是构建一个模型，这个模型能够对输入数据进行映射，从而预测或分类输出。 学习的过程就是通过不断调整模型的参数，使得模型能够更好地拟合数据，从而提高其预测准确率。 就像在学习过程中，我们不断总结经验，修正错误，最终掌握知识一样。 周志华还提到，机器学习涉及到的核心要素包括：数据、算法和模型。 一个好的数据是机器学习的基础，算法决定了学习的方式，而模型则是学习的结果。 这三者相互作用，共同推动着机器学习的发展。 因此，理解《机器学习》（周志华著）对机器学习的定义，就是要明白它是一种基于数据、算法和模型，让机器具备自主学习能力的智能范式。 这不仅仅是技术，更是一种全新的思维方式。
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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