机器学习是一类从数据中自动分析获得规律，并且利用规律对未知数据进行预测的（）

机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。

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机器学习的学习方式是通过获得经验或历史数据不断改进提高做某项任务的表现。

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芝麻信用人工智能机器学习平台，能够通过数据分析、处理、挖掘，进行（），相比传统风控更为高效地进行经济违约概率的预判。

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（）并行数据处理系统适用于需要多次操作特定数据集的场景，非常适合于机器学习中迭代算法的执行。

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第一次神经网络兴起后，强化学习被认为是一大类机器学习算法，用于学习数据的多级表达或抽象。

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机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。（）

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深入地分析研究（）发展规律的过程，使问题获得解决。

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大数据分析是对总体数据，尤其是针对传统手段捕捉到的数据之外的非结构化数据进行分析，这意味着数据的理解、清洗等加工过程是复杂多变的，这使它更具有挑战性，但同时它提供了在数据中获得更多洞察力的可能。

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通过收购，苹果已经在语音识别、自然语言处理、图像识别、人脸识别、（）、机器学习、暗数据转化等人工智能方向，都有了布局。

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