機器學習是什麼，都幹了些啥，用到了哪些知識

機器學習： 通常被定義爲一個系統自我改進的一個過程，可是知識用這些知識來理解和算法 實現機器學習，想必有些困難。他從最初的基於神經元模型以及函數逼近論網絡 的方法來研究；到以符號演算爲基礎的規則學習和決策樹中產生，和以後認知機器學習 心理學中概括，解釋，類比等概念的引入，以致現在的機器學習理論，和統計學的興起；函數 ，固然還有馬爾科夫過程的加強學習；機器學習一直在各個學科實踐之中有主導做用，；性能

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