机器学习是一门开发算法和统计模型的科学，计算机系统使用这些算法和模型，在没有明确指令的情况下，依靠既有模式和推理来执行任务。计算机系统使用机器学习算法来处理大量历史数据，并识别数据模式。
一、什么是机器学习？
机器学习是一门开发算法和统计模型的科学，计算机系统使用这些算法和模型，在没有明确指令的情况下，依靠既有模式和推理来执行任务。计算机系统使用机器学习算法来处理大量历史数据，并识别数据模式。这可让计算机系统根据给出的输入数据集更准确地预测结果。例如，数据科学家可以通过存储数百万的扫描图片和相应诊断来训练医学应用程序，使该程序能够根据 X 光图片诊断癌症。
二、为何机器学习至关重要？
机器学习可促进企业发展、为企业拓展新的收入源、解决企业难题，在多方面提供帮助。数据是商业决策背后的关键驱动力，但传统上，公司大多使用不同来源的数据，例如客户反馈、员工和财务数据。机器学习研究对这一流程进行了自动化和优化。通过使用能够高速分析大量数据的软件，企业可以更快取得成果。
三、机器学习的工作原理是什么？
机器学习的核心思想是任意输入和输出数据组合之间的现有数学关系。机器学习模型事先不知道这种关系，但如果给出足够的数据集，它可以猜测出来。这意味着每个机器学习算法都是围绕一个可修改的数学函数构建的。基本原理可以这样理解：
- 我们为算法提供了以下输入/输出 (i,o) 组合来“训练”算法 – (2,10)、(5,19) 和 (9,31)
- 算法计算出输入和输出之间的关系为：o=3*i+4
- 我们为算法提供输入 7，并要求算法预测输出。算法会自动确定输出为 25。
虽然这只是机器学习的基本理解，但机器学习关注的是一个原则，即所有复杂的数据点都可以通过计算机系统建立数学关联，只要它们有足够的数据和计算能力来处理这些数据。因此，输出的准确度与给定的输入大小直接相关。
