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机器学习从数据出发,学习数据特征,抽象出数据模型,发现知识,最终回到对数据的分析和预测中去。
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通常使用JS散度和KL散度来度量概率分布间相似性。
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为了完成更加复杂的任务,工程师必需让计算机变得再聪明一些,能够自动学习,从已有的历史数据和经验中自动阐发,总结出规律,并操纵本身总结出来的规律,对新输入的数据进行预测,这就是机器学习算法。
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