对人工智能中机器学习的分析
machine learning已成为当今的热门话题，但从机器学习概念的诞生到机器学习技术的广泛应用，却花了很长时间。在机器学习的悠久历史中，许多杰出的学者为机器学习的发展做出了巨大的贡献。
从帕斯卡于1642年发明的手动电脑到唐纳德·赫布(Donald Hebb)于1949年提出的解释学习过程中脑神经元变化的赫伯理论，都蕴含着机器学习思想的种子。事实上，图灵在1950年关于图灵测试的文章中提到了机器学习的概念。
到1952年，国际商用机器公司的亚瑟·塞缪尔(被称为“机器学习之父”)设计了一个可以学习的跳棋程序。塞缪尔和程序玩了几个游戏，发现随着时间的推移，程序的象棋技能越来越好。塞缪尔用这个程序推翻了传统的理解，即“机器不能超越人类，也不能像人类一样编写代码和学习”。并于1956年正式提出了“机器学习”的概念。
对机器学习的理解可以从许多方面进行。被称为“全球机器学习教父”的汤姆·米切尔(TomMitchell)将机器学习定义为针对特定任务T和性能度量P的:如果由P对T测量的计算机程序的性能随着经验E而自我提高，则称计算机程序从经验E中学习，一般认为机器学习的处理系统和算法(通常称为ML)是一种主要通过在数据中发现隐藏模式进行预测的识别模式。它是人工智能的一个重要分领域。
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