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目录
一、通俗解释
二、专业解析
三、权威参考
机器学习的核心原理是通过数据训练模型，使计算机自动发现数据中的内在规律或模式，并利用这些规律对新数据做出预测或决策。这一过程强调数据驱动（从经验中学习）、模型优化（通过损失函数和参数调整提升性能）以及泛化能力（适应未知数据）的结合。例如，像训练小狗通过奖励机制学习指令一样，机器学习模型通过反复对比预测结果与真实标签的误差，不断调整内部参数以逼近最优解。
一、通俗解释
机器学习的核心原理，简单来说就是让计算机像学生一样，通过大量“练习题”（数据）总结规律，最终学会自己“考试”（预测或决策）。
- 数据是教材：计算机需要大量历史数据（比如图片、文字、交易记录）作为学习材料。就像学生刷题越多，经验越丰富。
- 找规律是关键：计算机用数学方法分析数据中的隐藏模式。比如，通过观察1000张猫和狗的图片，它会总结“猫耳朵尖，狗耳朵圆”这样的特征。
- 自我修正能力：学习过程中，计算机会不断对比自己的“答案”和正确答案（标签），调整“解题思路”（模型参数）。比如猜错一张猫的图片，下次会更关注耳朵形状。
- 泛化