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机器学习是通过训练来提高预测准确性的一种方法。在机器学习中,算法通过接收已知示例的输出来学习。它们会注意到预测结果与正确输出之间的差异,并调整输入的权重以提高预测的准确性,直到达到优化状态。因此,机器学习算法的特点是随着经验的增加而改进预测的质量。数据的量越多,我们能够创建更好的预测引擎(通常达到一个点)。机器学习方法有超过15种,每种方法使用不同的算法结构来优化基于接收到的数据的预测。深度学习是一种受欢迎的机器学习方法,但还有其他一些方法虽然受到的关注较少,但在特定的使用情况下非常有价值。
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