機器學習 "一詞經常被誤認為是人工智能[JB1]，但機器學習實際上是人工智能的一個子領域/類型。機器學習也常被稱為預測分析或預測建模。機器學習 "一詞由美國計算機科學家阿瑟-塞繆爾(Arthur Samuel)于 1959 年創造，定義為 "計算機在沒有明確編程的情況下進行學習的能力"。

在最簡單的形式中，機器學習使用編程算法來接收和分析輸入數據，以預測可接受范圍內的輸出值。當算法接收到新數據時，它們會學習并優化其操作，以提高性能并隨著時間的推移發展 "智能"。機器學習算法有四種類型：監督學習、半監督學習、無監督學習和強化學習。

1.監督學習

在監督學習中，機器通過實例進行學習。操作員為機器學習算法提供一個已知數據集，其中包含所需的輸入和輸出，而算法必須找到獲得這些輸入和輸出的方法。當操作員知道問題的正確答案時，算法會識別數據中的模式，從觀察中學習并做出預測。算法預測，操作員糾正--這個過程一直持續到算法達到較高的準確率/性能水平為止。

監督學習的概念包括：分類、回歸和預測。

a.分類：在分類任務中，機器學習程序必須推斷出觀察值，并確定新觀察值屬于哪個類別。確定新觀測值屬于哪個類別。例如，在將電子郵件過濾為 "垃圾郵件 "或 "非垃圾郵件 "時，程序需要查看現有的觀測數據，并據此過濾電子郵件。

b.回歸：在回歸練習中，機器學習程序需要估計并理解變量之間的關系?；貧w分析的重點是一個因變量和其他一些變化的變量，因此特別適用于預測和預報。

c.預測： 預測是根據過去和現在的數據預測未來的過程，通常用于分析趨勢。

2.半監督學習

半監督學習與監督學習類似，但同時使用標記數據和非標記數據。有標簽的數據基本上是有意義標簽的信息，這樣算法就能理解數據，而無標簽的數據則缺乏這種信息。利用這種結合，機器學習算法可以學會給無標簽數據貼標簽。

3.無監督學習

在這里，機器學習算法通過研究數據來識別模式。沒有可選列表，也沒有人類操作員給出指令。相反，機器通過分析可用數據來確定相關性和關系。在無監督學習中，機器學習算法負責解釋大型數據集，并以適當的方式處理數據。算法試圖以某種方式組織數據，以描述其結構。這可能意味著將數據分組或排列，使其看起來更有序。

隨著算法評估的數據越來越多，它對數據做出決策的能力也會逐漸變得更好、更復雜。

無監督學習屬于無指導學習的概念：

a.聚類：聚類是指(根據定義的標準)對相似數據進行分組。它有助于將數據劃分為多個組，并對每個數據集進行分析，以找出模式。

b.降維：降維可以減少考慮的變量數量，從而找到所需的準確信息。

4.強化學習

強化學習是一種模式化的學習過程，在這一過程中，機器學習算法被賦予操作、參數和最終值。通過指定規則，機器學習算法會嘗試探索不同的選項和可能性，并對每種結果進行監控和評估，以確定哪種結果是最優的。在強化學習中，機器通過試驗和錯誤進行學習。它從以前的經驗中吸取教訓，開始根據當前情況調整自己的方法，以獲得最佳結果。

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