【机器学习300问】4、机器学习到底在学习什么？
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首先我们先了解一个前置问题，再回答机器学习到底在学习什么。
一、求机器学习问题有哪几步？
解决机器学习问题的流程包括'学习'和'推理'两个阶段。在前期完成模型的学习,在后续通过已有的模型处理未知数据。
总结一下：
- 学习环节 ：基于数据集构建模型
- 推理环节 ：利用学到的模型对新问题进行推理
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二、机器学习到底在学习什么？
以监督学习的线性回归问题为例：房子价格预测。
图中的蓝色线的方程：y = wx + b就是上面所说的模型。
| 模型 | y = wx + b |
|---|---|
| 权重 | w |
| 偏置 | b |
机器学习要学的就是w和b，用一句简单的话概括就是：
该技术的核心目标是通过自动化过程使计算机系统能够从大量数据中识别出隐藏的知识与关系。
在计算机科学领域中，神经网络算法主要研究如何利用多层感知机架构来模拟人脑处理信息的方式。
另一种表述是**使计算机能够通过分析大量数据来识别出潜在模式并提取有用信息的技术体系就是人工智能。
文章底部~对于希望深入了解线性回归模型的朋友，请随时收看我的后续文章。
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