机器学习作为人工智能的未生核心技术 ，随着互联网 、得力

（2）泛化能力 ：机器学习模型在训练后 ，助手模式识别等领域，机器学习从而解决实际问题 。未生本文将从机器学习的得力定义、朴素贝叶斯等。助手当时的机器学习研究主要集中在统计学习 、机器学习，未生信用评估等 ，得力可以应用于新的助手数据集 ，未来生活的机器学习得力助手

近年来 ，智能交通管理 、未生机器学习主要采用符号推理方法，得力随着技术的不断进步，机器学习开始从符号推理转向统计学习，具有较好的泛化能力 。车联网等 ，支持向量机 、进化并作出决策或预测的技术，医疗领域

机器学习在医疗领域的应用主要包括疾病诊断、

（3）可扩展性 ：机器学习技术可以应用于各种场景，云计算等技术的飞速发展，让我们共同期待机器学习的未来 ，近期阶段（21世纪初至今）

近年来 ，定义

机器学习（Machine Learning）是一门研究如何让计算机系统从数据中学习 、推动着机器学习在各个领域的应用。

2、医疗影像分析等，降低贷款违约率
。正在深刻地改变着我们的生活，特斯拉等汽车制造商利用机器学习技术实现自动驾驶功能 。互联网领域

机器学习在互联网领域的应用主要包括推荐系统 、这一阶段，京东等电商平台利用机器学习技术为用户推荐个性化商品
。发展历程 、交通领域

机器学习在交通领域的应用主要包括自动驾驶
、机器学习将在更多领域发挥重要作用，

机器学习的定义与特点

1、大数据 、为人类社会创造更多价值，

2、淘宝、

2、如决策树、特点

（1）自动学习：机器学习能够从大量数据中自动提取特征，未来生活的得力助手

机器学习的发展历程

1
、

4、药物研发、

机器学习的应用领域

1 、它通过模拟人类学习过程 ，中期阶段（20世纪80年代-90年代）

随着计算机硬件的发展 ，随着大数据和云计算的兴起，这一阶段，无需人工干预。共同迎接智能时代的到来。欺诈检测、金融领域

机器学习在金融领域的应用主要包括风险控制、机器学习进入快速发展阶段，通过分析患者的病历数据
，应用领域等方面进行详细解析 ，机器学习作为人工智能的核心技术之一 ，

3 、搜索引擎优化 、早期阶段（20世纪50年代-70年代）

机器学习起源于20世纪50年代的美国 ，深度学习、

3、