機器學英文解釋翻譯、機器學的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 engineering

分詞翻譯：

機器的英語翻譯：

apparatus; enginery; machin; machine; machinery
【計】 MEC configuration
【化】 engineering; machine
【醫】 engine; machine
【經】 machine

學的英語翻譯：

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

專業解析

機器學習（Machine Learning）是人工智能的核心分支領域，指計算機系統通過數據訓練自動改進算法性能，無需顯式編程指令即可完成預測、分類或決策任務。從漢英詞典角度解析，“機器學”對應英文術語“Machine Learning”，其中“學習”（Learning）指算法從數據中識别模式并優化模型參數的過程。

定義與核心概念

根據《人工智能：現代方法》（Stuart Russell, Peter Norvig）的定義，機器學習通過經驗（數據）提升計算機任務的執行能力。其核心包括監督學習（如分類、回歸）、無監督學習（如聚類）和強化學習（如動态決策）。

應用領域與技術方法

牛津大學出版社《計算機科學手冊》指出，機器學習已應用于自然語言處理（如ChatGPT）、計算機視覺（圖像識别）和推薦系統（如電商平台）。關鍵技術涵蓋神經網絡、支持向量機（SVM）和隨機森林算法。

理論基礎與驗證

斯坦福大學課程資料強調，機器學習的數學基礎涉及概率論、統計學和優化理論，模型驗證需通過交叉驗證、混淆矩陣等方法評估準确性與泛化能力。

網絡擴展解釋

機器學習是人工智能的核心分支之一，其核心是讓計算機通過數據自動獲取規律，并應用于預測或決策。以下是詳細解析：

一、定義

機器學習最早由Arthur Samuel于1959年提出，定義為“賦予計算機無需明确編程就能學習的能力”（）。其本質是通過算法從經驗數據（E）中總結規律，提升在特定任務（T）上的表現（P）。例如，圖像識别系統通過大量圖片訓練，逐漸提升分類準确率（）。

二、與人工智能的關系

機器學習是實現人工智能的重要途徑，研究重點從早期的“邏輯推理”轉向“數據驅動學習”（）。
作為交叉學科，它融合了統計學、概率論、計算複雜性理論等多領域知識（）。

三、核心分類

監督學習：基于标注數據訓練模型，如分類（識别垃圾郵件）和回歸（預測房價）。
無監督學習：從無标籤數據中發現模式，如聚類（客戶分群）和降維。
強化學習：通過試錯機制優化決策，例如AlphaGo的自我對弈學習（）。

四、主要任務

分類：将數據劃分到預設類别（如疾病診斷）。
回歸：預測連續數值結果（如股票價格趨勢）（）。

五、應用領域

涵蓋自然語言處理、計算機視覺、推薦系統等。例如，電商平台通過用戶行為數據訓練推薦算法，提升點擊率。

提示：如需更全面的分類（如半監督學習、遷移學習等）或具體算法原理，可參考權威教材如《機器學習》（周志華著）。