该资源包含哈尔滨工业大学在2019年秋季学期使用的机器学习课程实验材料及期末考试题目，适合对该课程感兴趣或正在学习的学生参考使用。
机器学习是一门跨学科领域，融合了概率论、统计学、逼近理论、凸分析及算法复杂度理论等多个分支的知识。它专注于研究计算机如何模仿或实现人类的学习行为，从而获得新的知识与技能，并优化现有的知识结构以提升自身的性能表现。作为人工智能的关键组成部分，机器学习为赋予计算机智能提供了核心路径。
追溯至20世纪50年代，Arthur Samuel在IBM开发的首个自我学习程序——西洋棋游戏，被视为机器学习领域的开端。不久之后，Frank Rosenblatt提出了感知机这一早期的人工神经网络模型。此后几十年间，该领域经历了诸多重要发展与突破，涵盖了最近邻算法、决策树、随机森林以及深度学习等先进技术和方法。
如今，机器学习的应用范围极其广泛，在自然语言处理（如机器翻译和语音识别）、物体检测及智能驾驶系统、市场推广策略制定及个性化推荐服务等多个方面均发挥着重要作用。借助于对大量数据的深入分析，机器学习能够帮助我们更有效地解决复杂的实际问题，并且不断推动技术的进步。
简而言之，机器学习是一个充满活力与前景的研究领域，在改变我们的日常生活和工作方式的同时，也在持续地拓展其应用边界。随着算法和技术的日新月异以及应用场景的日益丰富多元，预计未来它将在更多的方面展现出更大的价值和影响力。
5星
