机构名称：
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但是，什么是机器学习？当然，这是一个流行语，在过去的几年中，它在广受欢迎。文献中有无数的定义，最有良好的定义是来自人工智能先驱阿瑟·塞缪尔（Arthur L. Samuel），后者将ML定义为“使计算机的学习领域，使计算机能够学习而无需明确编程。” 2我们更喜欢一个不太模糊的定义，其中ML是自动化计算机算法与有力的统计方法的组合，可以在丰富的数据集中学习（发现）HID-DEN模式。从这个意义上讲，统计学习理论为ML的统计基础提供了统计基础。因此，本文是关于统计学习的发展，而不是ML，因为我们将重点关注统计模型。ML方法可以分为三个主要群体：受监督，无监督和强化学习。本调查是关于监督学习的，该任务是学习将输入（解释变量）映射到输出（因变量）的函数，该函数基于组织为输入输出对的数据。回归模型属于此类。另一方面，无监督的学习是一类ML方法，它在没有预先存在的标签的数据集中发现未发现的模式，例如群集分析或数据压缩算法。最后，在强化学习中，代理商学会在环境中执行某些行动，从而使其获得最大的奖励。它通过探索和剥削知识来做到这一点，它通过重复提高奖励的重复试验而学习。这是几个人工智能游戏玩家（例如Alfago）以及顺序治疗（例如强盗问题）的核心。
机器学习进步时间序列预测
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