机器学习模型的优点：1、可以识别人类可能遗漏的数据趋势和模式。2、设置后无需人工干预即可运作。3、结果会随着时间推移越来越准确。4、可以在动态、大容量和复杂的数据环境中处理各种数据格式。
一、机器学习模型的优点：
- 可以识别人类可能遗漏的数据趋势和模式。
- 设置后无需人工干预即可运作。例如，网络安全软件中的机器学习即使没有管理员输入，也能持续监控和识别网络流量的异常情况。
- 结果会随着时间推移越来越准确。
- 可以在动态、大容量和复杂的数据环境中处理各种数据格式。
二、机器学习模型的缺点：
初始训练成本较高且非常耗时。如果没有充足的数据，可能难以运作。
如果在内部设置硬件，则机器学习是一种需要大量初始投资的计算密集型流程。
在没有专家帮助的情况下，可能很难正确解释结果并消除不确定性。
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。
