机器学英文解释翻译、机器学的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 engineering

分词翻译：

机器的英语翻译：

apparatus; enginery; machin; machine; machinery
【计】 MEC configuration
【化】 engineering; machine
【医】 engine; machine
【经】 machine

学的英语翻译：

imitate; knowledge; learn; mimic; school; study; subject of study

专业解析

机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心分支领域，指计算机系统通过数据训练自动改进算法性能，无需显式编程指令即可完成预测、分类或决策任务。从汉英词典角度解析，“机器学”对应英文术语“Machine Learning”，其中“学习”（Learning）指算法从数据中识别模式并优化模型参数的过程。

定义与核心概念

根据《人工智能：现代方法》（Stuart Russell, Peter Norvig）的定义，机器学习通过经验（数据）提升计算机任务的执行能力。其核心包括监督学习（如分类、回归）、无监督学习（如聚类）和强化学习（如动态决策）。

应用领域与技术方法

牛津大学出版社《计算机科学手册》指出，机器学习已应用于自然语言处理（如ChatGPT）、计算机视觉（图像识别）和推荐系统（如电商平台）。关键技术涵盖神经网络、支持向量机（SVM）和随机森林算法。

理论基础与验证

斯坦福大学课程资料强调，机器学习的数学基础涉及概率论、统计学和优化理论，模型验证需通过交叉验证、混淆矩阵等方法评估准确性与泛化能力。

网络扩展解释

机器学习是人工智能的核心分支之一，其核心是让计算机通过数据自动获取规律，并应用于预测或决策。以下是详细解析：

一、定义

机器学习最早由Arthur Samuel于1959年提出，定义为“赋予计算机无需明确编程就能学习的能力”（）。其本质是通过算法从经验数据（E）中总结规律，提升在特定任务（T）上的表现（P）。例如，图像识别系统通过大量图片训练，逐渐提升分类准确率（）。

二、与人工智能的关系

机器学习是实现人工智能的重要途径，研究重点从早期的“逻辑推理”转向“数据驱动学习”（）。
作为交叉学科，它融合了统计学、概率论、计算复杂性理论等多领域知识（）。

三、核心分类

监督学习：基于标注数据训练模型，如分类（识别垃圾邮件）和回归（预测房价）。
无监督学习：从无标签数据中发现模式，如聚类（客户分群）和降维。
强化学习：通过试错机制优化决策，例如AlphaGo的自我对弈学习（）。

四、主要任务

分类：将数据划分到预设类别（如疾病诊断）。
回归：预测连续数值结果（如股票价格趋势）（）。

五、应用领域

涵盖自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。例如，电商平台通过用户行为数据训练推荐算法，提升点击率。

提示：如需更全面的分类（如半监督学习、迁移学习等）或具体算法原理，可参考权威教材如《机器学习》（周志华著）。