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什么是机器学习模型？
为什么重要：机器学习模型通过数据自主改进，推动医疗保健、金融和众多其他行业的进步。
来源:人工智能+机器学习模型简介
机器学习模型简介机器学习模型彻底改变了我们理解和处理数据的方式。这些计算工具有助于完成预测、分类和聚类等细微任务。它们依靠强大的算法，消化数据并提取相关模式。随着时间的推移，它们会自主改进操作，从而优化性能。它们的自适应特性使它们有别于传统软件模型。
大数据的兴起和计算能力的进步加速了此类模型的开发和部署，标志着我们跨学科解决问题方式的范式转变。将这些模型纳入现有系统可提高效率，从而改变运营方式。因此，了解机器学习模型的复杂性对于学者和行业专业人士都至关重要。
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什么是机器学习模型？机器学习模型是从数据中学习模式的计算框架。与传统算法不同，这些模型根据其处理的信息调整其行为，使其能够在没有明确编程的情况下执行任务。它们通过对一组数据进行训练来运行，学习在没有人为干预的情况下做出预测或决策。“学习”通过调整内部参数进行，这些参数经过优化，使模型能够很好地推广到新的、未见过的数据。