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机器学习 · 纽约州立大学布法罗分校 ·
2021 年 5 月 21 日
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机器学习是一个令人兴奋的话题，关于设计可以从数据中学习的机器。本课程涵盖了机器学习的必要理论、原理和算法。这些方法是基于统计学和概率论的——它们现在已经成为设计显示人工智能的系统的必要条件。

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【Slides】Introduction to Machine Learning
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“机器学习是近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、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 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，机器学习与统计推断学联系尤为密切，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。” ——中文维基百科

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