机器学习
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算法是每个计算系统的基础。它们可能会变得非常复杂，但最终都归结为“如果发生 行为，则采取 行动”。
机器学习是机器（计算机、电话和其他系统）采用算法、改进算法并在与更多数据交互时不断学习的能力。
让我们回到机器人的例子。假设机器人是一辆自动驾驶汽车。如果它检测到人就停下来，这很好。但如果它看到前面有颠簸怎么办？或者检测到像树叶这样的小东西？它还需要停下来吗？显然不需要。
借助机器学习，您可以为系统提供数 的 柬埔寨电话号码数据 数据。系统会学习差异并根据底层编程编写自己的算法以实现所需的结果。简而言之，机器学习就是教计算机系统如何根据提供的数据做出准确预测的过程。
机器学习的类型
机器学习有三个子类别：
监督机器学习
无监督机器学习
强化机器学习
让我们仔细看看这些：
监督机器学习
监督式机器学习模型通过实例来教导机器。算法从标记数据集中学习以生成预期的预测。