姚春辉

摘要： 机器学习的核心是让模型从数据中学习输入与输出之间的映射规律（如特征与标签的关联、数据的内在结构、决策策略等），这些规律最终以模型参数的形式被存储和体现。而训练好的模型参数必须被保存，否则每次次次使用模型时都需要重新训练，这在实际应用中是不可行的。 一、机器学习到底在“学习”什么？ 如前文所述，机器学 阅读全文

摘要： 机器学习的核心是让计算机通过数据自动学习“规律”或“模式”，而非依赖人类手动编写的固定规则，最终实现“对未知情况的预测或决策”。这种“学习”本质上是模型通过数据调整自身参数，从而建立“输入数据”与“期望输出”之间的映射关系——既可以是显性的规律（如“图片中像素特征与‘猫’类别的关联”），也可以是隐性 阅读全文