通俗地讲，机器学习（Machine Learning，ML）就是让计算机从数据中进行自动学习，得到某种知识（或规律）．作为一门学科，机器学习通常指一类问题以及解决这类问题的方法，即如何从观测数据（样本）中寻找规律，并利用学习到的规律（模型）对未知或无法观测的数据进行预测．在早期的工程领域，机器学习也经常称为模式识别（Pattern Recognition，PR），但模式识别更偏向于具体的应用任务，比如光学字符识别、语音识别、人脸识别等．这些任务的特点是，对于我们人类而言，这些任务很容易完成，但我们不知道自己是如何做到的，因此也很难人工设计一个计算机程序来完成这些任务．
一个可行的方法是设计一个算法可以让计算机自己从有标注的样本上学习其中的规律，并用来完成各种识别任务．随着机器学习技术的应用越来越广，现在机器学习的概念逐渐替代模式识别，成为这一类问题及其解决方法的统称．
以手写体数字识别为例，我们需要让计算机能自动识别手写的数字．比如图中的例子，将 识别为数字 5，将 识别为数字 6．手写数字识别是一个经典的机器学习任务，对人来说很简单，但对计算机来说却十分困难．我们很难总结每个数字的手写体特征，或者区分不同数字的规则，因此设计一套识别算法是一项几乎不可能的任务．在现实生活中，很多问题都类似于手写体数字识别这类问题，比如物体识别、语音识别等．对于这类问题，我们不知道如何设计一个计算机
程序来解决，即使可以通过一些启发式规则来实现，其过程也是极其复杂的．因此，人们开始尝试采用另一种思路，即让计算机“看”大量的样本，并从中学习到一些经验，然后用这些经验来识别新的样本．要识别手写体数字，首先通过人工标注大量的手写体数字图像（即每张图像都通过人工标记了它是什么数字），这些图像作为训练数据，然后通过学习算法自动生成一套模型，并依靠它来识别新的手写体数字．这个过程和人类学习过程也比较类似，我们教小孩子识别数字也
是这样的过程．这种通过数据来学习的方法就称为机器学习的方法．
标签：机器,数字,学习,概述,手写体,识别,计算机 来源： https://blog.csdn.net/m0_47174730/article/details/114944476
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