文档摘要

1.2 机器学习基本概念：从数据中学习的范式 本节摘要：机器学习的定义是"计算机程序在任务 T 上的性能 P 随经验 E 的积累而提高"。本节对比传统编程与机器学习两种范式的根本差异，讲透数据、特征、标签、模型、训练、预测、评估、泛化这组贯穿全书的关键术语，并按学习信号把机器学习划分为监督学习、无监督学习、强化学习三大类型——这一划分将直接对应第二章与第四章的章节结构。 会员。《1.2 机器学习基本概念：从数据中学习的范式》收录于灏天文库文集《AI核心算法原理：从机器学习到神经网络》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/444-ai%E6%A0%B8%E5%BF%83%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%BB%8E%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%88%B0%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C

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