机器学习英语？数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、那么，机器学习英语？一起来了解一下吧。
数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。
以下是从《英语笔译常用词语应试手册》中整理的科技类汉英词汇汇总：
英语笔译常用词语-科技-汉英汇总
人工智能 - Artificial Intelligence (AI)
机器学习 - Machine Learning
深度学习 - Deep Learning
神经网络 - Neural Network
大数据分析 - Big Data Analysis
云计算 - Cloud Computing
物联网 - Internet of Things (IoT)
区块链 - Blockchain
5G技术 - 5th Generation Mobile Networks (5G)
量子计算 - Quantum Computing
虚拟现实 - Virtual Reality (VR)
增强现实 - Augmented Reality (AR)
混合现实 - Mixed Reality (MR)
人工智能算法 - AI Algorithm
数据挖掘 - Data Mining
数据可视化 - Data Visualization
自然语言处理 - Natural Language Processing (NLP)
计算机视觉 - Computer Vision
语音识别 - Speech Recognition
图像识别 - Image Recognition
智能机器人 - Intelligent Robot
无人驾驶 - Autonomous Driving
远程医疗 - Telemedicine
可穿戴设备 - Wearable Device
传感器技术 - Sensor Technology
纳米技术 - Nanotechnology
生物技术 - Biotechnology
基因编辑 - Gene Editing
克隆技术 - Cloning Technology
干细胞研究 - Stem Cell Research
新能源 - Renewable Energy
太阳能 - Solar Energy
风能 - Wind Energy
核能 - Nuclear Energy
智能电网 - Smart Grid
电动汽车 - Electric Vehicle (EV)
高速铁路 - High-Speed Railway
磁悬浮列车 - Maglev Train
量子通信 - Quantum Communication
卫星导航 - Satellite Navigation
遥感技术 - Remote Sensing Technology
地理信息系统 - Geographic Information System (GIS)
3D打印 - 3D Printing
虚拟现实技术 - Virtual Reality Technology
增强现实应用 - Augmented Reality Application
人工智能平台 - AI Platform
大数据分析平台 - Big Data Analysis Platform
云计算服务 - Cloud Computing Service
物联网技术 - IoT Technology
网络安全 - Cybersecurity
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以上词汇涵盖了人工智能、大数据、云计算、物联网、区块链等前沿科技领域，以及新能源、高速铁路、3D打印等科技应用方面。
通俗理解机器学习：机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好。
举个例子：
中学阶段，学生通过做大量的练习题，为的就是在高考解决问题。高考的题目一般来说是之前肯定没有遇到过的（无原题），但是这并不意味着这些题目我们无法解决。通过对之前所做过的练习题的分析，找到解题方法，同样可以解决陌生的题目，这就是人类的学习。机器学习就是模拟人类学习的过程。
机器学习其实就是将这一套方式运用到机器上，利用一些已知的数据（平时的练习题）来训练机器（做，让机器自己分析这些数据，并找到内在联系（学习解题方法），构建模型，从而对未知的数据（高考题）进行预测判定等。
关于机器学习一些算法 可以关注 机器学习学习笔记
数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。
机器的英文是 "machine"，英式读音是 /məˈʃiːn/，美式读音是 /məˈʃin/。
释义：机器是指能够执行工作或任务的设备，通常由各种机械、电子、或计算机等组件组成。
用法："machine" 是一个名词，用于描述各种机械装置或设备。
词形变化：machine (名词)
词语搭配：
1. washing machine：洗衣机
2. vending machine：自动售货机
3. sewing machine：缝纫机
4. fax machine：传真机
5. coffee machine：咖啡机
词义解析：机器是指能够执行工作或任务的设备，广泛应用于许多领域，包括工业、家庭和办公。
双语例句：
1. He repaired the broken machine and got it working again. 他修理好了那台坏掉的机器，使其重新工作起来。
2. The factory has a production line with advanced machines. 那个工厂拥有一条装备先进的生产线。
以上就是机器学习英语的全部内容，learning machine的意思是学习机、学习机器，也可指机器学习，具体可包括点读笔、英语学习机等。以下是关于learning machine的详细解释：学习机/学习机器：这是一个广义的术语，通常指能够进行学习、识别、预测等任务的机器或设备。它可以是硬件和软件相结合的产物，用于教育、科研、工业等多个领域。内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。
