机器学习机器学习是一门交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸性分析、算法复杂性理论等诸多学科 。Math 分析方法先进！凸函数、凹函数、最优化问题等...证明了yx/(1x)机器学习是一门多学科交叉的学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂性理论等学科 ， 它着眼于计算机如何模拟或实现人类的学习行为，从而获得新的知识或技能，并重组已有的知识结构，以不断提高自身的性能，机器学习有以下定义:(1)机器学习是人工智能的一门科学，该领域的主要研究对象是人工智能，尤其是如何在经验学习中提高特定算法的性能 。
(3)机器学习使用数据或过去的经验来优化计算机程序的性能标准 。相关资料:机器学习实际上已经存在了几十年或者可以认为已经存在了几个世纪 。追溯到17世纪，贝叶斯和拉普拉斯对最小二乘法的推导和马尔可夫链构成了机器学习广泛使用的工具和基础 。从1950年(艾伦·图灵提出建造学习机器)到2000年初(有深度学习的实际应用和最近的进展，比如2012年的AlexNet)，机器学习有了很大的进步 。
1、求数理 分析方法高手进!凸函数凹函数、最优化问题等...【凸分析 教程,spss分析教程】证明yx/(1x)[(1x) 1]/(1x)1 1/(1x)设x1 ， x2属于(负无穷大，1) ， x1 。
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