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机器学习定义与分类
机器学习属于多领域交又学科，涵盖概率论、统计学、逼近论、线性代数、高等数学等，并使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分提高学习效率，该领域主要研究对象是人工智能，且在经验学习中改善具体算法性能，同时可通过经验自动改进的计算机算法的研究和利用数据及以往经验优化计算机程序的性能标准
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机器学习为元宇宙提供充足的算法选择
可为元宇宙提供强化学习普适应性，用于决策训练，算法输出结果决策或完善错误训练主要以通过大量经验训练优化后的算法得出较好的预测
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机器学习为元宇宙增加与现实相关性
强化学习在处理问题是不需要大量的数据基础支撑，可如同人类一样获取新的知识、规则便可得知具体场景下的规则限制，通过实践的方式获取反馈并调整对应的认知，但其壁垒依然存在主要集中在其逻辑推导过程未能完全成熟，实现类人逻辑推导逻辑，仍需不断完善
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