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机器学习作为一门交叉学科，目前为止没有非常权威的定义，或者说堪称权威的人下的定义太多，目前没有一个被大家公认的定义标准。最经典的也是T.Mitchell在他的那本《machine learning》中提到的：“利用经验改善系统自身的性能。”经典到过于简短。中科院的王珏研究员给出了如下说明：“令W是这个给定世界的有限或无限所有对象的集合，由于我们观察能力的限制，我们只能获得这个世界的一个有限的子集Q∈W。机器学习的任务就是根据这个世界的对象子集Q，计算这个世界的统计分布。这样，在统计意义下，这个分布对这个世界的绝大多数对象是正确的。这就是这个世界的一个模型。”其实，人类认识的世界的方法就是通过有限的特征去猜测和拟合无限维特征构成的真实世界。所以以上的描述相对于机器学习可能又太大了一些。不过从其本质出发，机器学习其实就是人类研究世界、认识世界的方法得到机器更强的计算和存储能力扩展后的延伸。从这个角度来说之前的说明倒也贴近机器学习的最终追求。