机器学习是一种数据分析技术，使计算机能够执行人类和动物与生俱来的活动：从经验中学习。机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息，而不依赖于预定的方程模型。随着可用于学习的样本数量的增加，这些算法可以自适应地提高性能。机器学习与传统代码编程的主要区别在于，人写的代码没有足够的能力发出指令让系统区分西红柿和黄瓜的区别，但机器学习模型可以通过大量训练来区分数据的，病区效果也比较好。例如：AlphaGo战胜了柯洁，也击败了围棋五将，这是机器学习的成功案例；
机器学习使用两种技术：监督学习和无监督学习。监督学习根据已知的输入和输出训练模型，使模型能够预测未来的输出；无监督学习发现输入数据中隐藏的模式或内在结构。
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