机器学习英文解释翻译、机器学习的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 machine learning

分词翻译：

机器学的英语翻译：

【化】 engineering

习的英语翻译：

be used to; custom; habit; practise

专业解析

机器学习（Machine Learning）是从数据中自动分析模式、构建模型并实现预测或决策的人工智能核心技术。根据牛津英语词典定义，其核心是"计算机系统通过经验自动改进性能的能力"（来源：Oxford English Dictionary）。

从汉英对照视角，该术语包含三个关键维度：

算法训练 - 系统通过统计方法分析数据，自动优化参数（如线性回归、神经网络）。剑桥词典指出其本质为"无需明确编程即可学习数据规律"（来源：Cambridge Dictionary）。
模式识别 - 从结构化/非结构化数据中提取特征，建立输入与输出的映射关系。IEEE标准强调其核心在于"通过经验自动改进处理任务的能力"（来源：IEEE Xplore Digital Library）。
预测应用 - 训练完成的模型可处理新数据，实现分类、回归、聚类等功能。MIT技术评论将其应用场景归纳为"从医疗诊断到金融风控的跨领域解决方案"（来源：MIT Technology Review）。

国际机器学习协会（IMLS）的权威分类显示，该技术包含监督学习（如决策树）、无监督学习（如K-means）和强化学习（如Q-learning）三大范式（来源：International Machine Learning Society）。斯坦福大学课程强调其数学基础建立在概率论（$P(y|x)=frac{P(x|y)P(y)}{P(x)}$）和最优化理论之上（来源：Stanford Online）。

网络扩展解释

机器学习是人工智能的核心分支，其本质是通过数据驱动的方式，让计算机系统自动从经验中学习规律，并基于这些规律对新数据进行预测或决策。以下是详细解析：

一、核心思想

数据驱动：与传统编程不同，机器学习不依赖人工编写规则，而是通过大量数据自动发现内在模式。
模型训练：通过算法（如神经网络、决策树）对数据进行拟合，形成可泛化的模型。
迭代优化：通过调整参数或算法结构，逐步提升模型的预测准确率。

二、主要类型

类型	特点	典型应用场景
监督学习	使用带标签的数据训练（如分类、回归）	垃圾邮件识别、房价预测
无监督学习	发现无标签数据的结构（如聚类、降维）	客户分群、数据压缩
强化学习	通过试错与环境交互获得奖励信号	游戏AI、机器人控制

三、关键技术

特征工程：提取数据中对任务有用的信息（如将文本转化为词向量）。
损失函数：量化模型预测与真实值的差距，指导优化方向。
过拟合控制：通过正则化、交叉验证防止模型过度依赖训练数据。

四、应用领域

计算机视觉：人脸识别（如手机解锁）
自然语言处理：机器翻译（如DeepL）
推荐系统：电商平台个性化推荐
医疗诊断：基于医学影像的疾病预测

五、发展趋势

当前研究热点包括小样本学习（用少量数据训练）、可解释性AI（让模型决策透明化）以及联邦学习（保护隐私的分布式训练）。

若需了解具体算法（如随机森林、Transformer）的实现细节，可进一步说明。