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机器学习算法可以定义为让机器学习的大脑，让它们变得更聪明。 定期将这些算法暴露给新的数据和经验； 它允许在与分类、预测建模和数据分析相关的各种任务中完成伟大的事情。
学习过程始于将示例
直接经验说明、观察等训练数据输入到所选算法中，以寻找 喀麦隆手机号码列表 数据中的模式。 为了测试该算法是否正确工作，将新的输入数据添加到机器学习算法中。 然后检查预测和结果。
主要目的是让计算机在没有
人为干预的情况下自动学习。为机器提供更多数据意味着激活使其“学习”并改进结果的算法。
如果预测不符合预期，算法将被重新训练多次，直到 美国电话号码 找到所需的输出。 这使得机器学习算法能够不断地自行学习并产生最佳答案，随着时间的推移准确性会逐渐提高。
算法通过学习阶段后，可以利用获得的知识解决基于不同数据集的类似问题。
