它是人工智能的核心，是使計算機(jī)具有智能的根本途徑。

學(xué)習(xí)策略的分類

模擬人腦

一、符號學(xué)習(xí)：

模擬人腦的宏現(xiàn)心理級學(xué)習(xí)過程，以認(rèn)知心理學(xué)原理為基礎(chǔ)，以符號數(shù)據(jù)為輸入，以符號運(yùn)算為方法，用推理過程在圖或狀態(tài)空間中搜索，學(xué)習(xí)的目標(biāo)為概念或規(guī)則等。符號學(xué)習(xí)的典型方法有記憶學(xué)習(xí)、示例學(xué)習(xí)、演繹學(xué)習(xí).類比學(xué)習(xí)、解釋學(xué)習(xí)等。

二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)(或連接學(xué)習(xí))：

模擬人腦的微觀生理級學(xué)習(xí)過程，以腦和神經(jīng)科學(xué)原理為基礎(chǔ)，以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為函數(shù)結(jié)構(gòu)模型，以數(shù)值數(shù)據(jù)為輸人，以數(shù)值運(yùn)算為方法，用迭代過程在系數(shù)向量空間中搜索，學(xué)習(xí)的目標(biāo)為函數(shù)。典型的連接學(xué)習(xí)有權(quán)值修正學(xué)習(xí)、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)。

數(shù)學(xué)方法

統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)是基于對數(shù)據(jù)的初步認(rèn)識以及學(xué)習(xí)目的的分析，選擇合適的數(shù)學(xué)模型，擬定超參數(shù)，并輸入樣本數(shù)據(jù)，依據(jù)一定的策略，運(yùn)用合適的學(xué)習(xí)算法對模型進(jìn)行訓(xùn)練，最后運(yùn)用訓(xùn)練好的模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測。

統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)三個要素：

一、模型(model)：

模型在未進(jìn)行訓(xùn)練前，其可能的參數(shù)是多個甚至無窮的，故可能的模型也是多個甚至無窮的，

這些模型構(gòu)成的集合就是假設(shè)空間。