Arthur Samuel（亚瑟·塞缪尔）1959年就给机器学习（Machine Learning，ML）下了定义： 机器学习是这样的一个研究领域，它能够让计算机在不依赖确定编码指令的情况下获得学习的能力。

Tom Mitchell（汤姆·米切尔）在1997年所著的《机器学习》一书中给出的更形式化的定义： 如果一个计算机程序被称为可以学习，是指程序在任务T上的性能P随着经验E的增加而提高，则称该程序从经验E中学习。

任务T就是编写计算机程序去做你想做的事情，经验E就是你的训练样本，而性能P就是正确率。

下面举例说明：

银行需要使用机器学习算法来预测一批新客户的信用状况，这个就是上面所述的任务T。

而最终识别的正确率就是性能P。

银行的存量数据，标注老客户的信用标签（好信用和坏信用）就是经验E。

在实际应用中，还需要考虑到更多的因素，例如数据质量、特征选择、模型优化等。

在当今大模型这么火热的时代，咱也得结合大模型进行系统学习。

阿里的通义千问对机器学习的定义如下：

百度的文心一言对机器学习的定义如下：

科大讯飞的星火认知对机器学习的定义如下：

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