机器学习已经成为了当今的热门话题，但是从机器学习这个观点出身到机器学习技能的普遍运用经由了漫长的过程。
在机器学习发展的历史长河中,浩瀚精良的学者为推动机器学习的发展做出了巨大的贡献。

从1642年Pascal发明的手摇式打算机，到1949年Donald Hebb提出的赫布理论一阐明学习过程中大脑神经元所发生的变革，都蕴含着机器学习思想的抽芽。
事实上，1950 年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的观点。

到了1952年，IBM的亚瑟●塞缪尔(Arthur Samuel,被誉为“机器学习之父”)设计了一款可以学习的泰西跳棋程序。
塞缪尔和这个程序进行多场对弈后创造，随着韶光的推移，程序的棋艺变得越来越好叫。
塞缪尔用这个程序推翻了以往“机器无法超越人类，不能像人一样写代码和学习”这一传统认识。
并在1956年正式提出了“机器学习”这- -观点。

对机器学习的认识可以从多个方面进行，有着“环球机器学习教父”之称的TomMitchell则将机器学习定义为:对付某类任务T和性能度量P,如果打算机程序在T上以P衡量的性能随着履历E而自我完善，就称这个打算机程序从履历E学习。
普遍认为，机器学习(Machine Learming,常简称为ML)的处理系统和算法是紧张通过找出数据里隐蔽的模式进而做出预测的识别模式，它是人工智能(Artificial Itelligence,常简称为AI)的-一个主要子领域。

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