m0_64592880的博客

使用。

从原始数据中提取、构建和选择特征，以便为机器学习模型提供有用的信息。

机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习和改进，而无需进行明确的编程。简单来说，机器学习涉及到开发算法和统计模型，这些模型可以帮助计算机使用样本数据（即训练数据）来做出预测或决策，而不需要针对所有可能的情况编写特定的指令。数据驱动：机器学习模型依赖于大量的数据来学习模式和关系。模式识别：机器学习算法能够识别数据中的模式，这些模式对于人类来说可能难以察觉。预测和决策：机器学习可以用于预测未来事件或帮助做出决策。自动化：机器学习可以自动化许多任务，特别是那些涉及大量数据的任务。