02 机器学习
术语“机器学习”或简称ML（Machine Learning），是亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）在1959年用机器解决跳棋游戏的背景下提出的。该术语指的是一种计算机程序，它可以学习产生一种行为，而这种行为不是由程序的作者明确编程实现的。相反，它能够显示出作者可能完全没有意识到的行为。
这种行为的学习基于三个因素：
程序消耗的数据；
量化当前行为和理想行为之间的误差或某种形式的距离的度量；
使用量化误差指导程序在后续事件中产生更好行为的反馈机制。
可以看出，第二个和第三个因素很快使这个概念变得抽象，并强调其深层的数学根源。机器学习理论中的方法对于构建人工智能系统至关重要。
机器学习算法大致分为三种类型：
监督学习算法
无监督学习算法
强化学习算法。
让我们详细了解每种类型。
机器学习算法
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