什麼是機器學習

提供了機器學習的兩個定義。亞瑟·塞繆爾將其描述為：

研究領域，使計算機無需明確程式設計即可學習。

這是一個較舊的非正式定義。

Tom Mitchell 提供了更現代的定義：

據說計算機程式從經驗 E 中學習關於某類任務 T 和效能測量 P，如果其在 T 中的任務中的效能（由 P 測量）隨經驗 E 而改善。

示例：玩跳棋。

E =玩許多跳棋遊戲的經驗

T =玩跳棋的任務。

P =程式贏得下一個匹配的概率。

通常，任何機器學習問題都可以分配到兩個廣泛的分類之一：

1. 監督學習
2. 無人監督的學習。