機器學習（Machine Learning，簡稱ML）是人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）的一個子領域，旨在使計算機系統具有學習和改進的能力，而無需明確編程。以下是有關機器學習的簡介： 定義：機器學習是一種使計算機系統能夠通過分析和理解數據來自動改進性能的技術，而無需明確的編程。 學習過程：機器學習系統通常通過從大量數據中學習模式和規則。這包括監督學習、非監督學習、半監督學習和強化學習等不同類型的學習方式。 數據驅動：機器學習的核心是數據。模型根據大量的訓練數據來學習，然後應用這些學習到新的數據上，以做出預測或自動化決策。 應用領域：機器學習被廣泛應用於多個領域，包括自然語言處理、圖像識別、語音識別、醫學診斷、金融預測、自駕車、推薦系統和遊戲開發等。 特徵工程：在機器學習中，特徵工程是一個重要的步驟，它涉及到選擇和設計用於訓練模型的特徵，以提高模型的性能。 模型選擇：機器學習使用不同類型的模型，包括線性回歸、決策樹、支持向量機、神經網絡等。選擇適合特定任務的模型是一個關鍵決策。 評估和優化：模型的性能需要不斷評估和優化。常用的性能評估指標包括準確度、精確度、召回率、F1分數等。 深度學習：深度學習是一種特殊的機器學習方法，其中神經網絡模型包含多個隱藏層，用於處理大規模和複雜的數據。 為您推薦 輕鬆製作自動評分和移動端友好的線上測驗 - 立即註冊 OnlineExamMaker 賬戶 文章概述 第 1 部分：20 個機器學習測驗問題及答案 第 2 部分：使用 OnlineExamMaker AI 試題生成軟體自動生成測驗試題 第 3 部分：免費線上測驗軟體 - OnlineExamMaker 第 1 部分：20個關於機器學習的多選問題和答案 複製測驗問題 1. 問題：機器學習的主要目標是什麼？ a)...