机器学习是一种通用性的数据处理技术，其包含大量的学习算法，且不同的算法在不同的行业及应用中能够表现出不同的性能和优势。应用领域：金融领域、互联网领域、医学领域、自动化及机器人领域、生物领域、游戏领域、新闻领域、刑侦领域。
本教程操作环境：windows10系统、Dell G3电脑。
机器学习作为工科技术，在学习之前读者必须了解机器学习这一技术工具能够解决什么问题，能够应用于哪些相关行业，以及现有的成功的技术应用有哪些等，从而激发学习热情。
机器学习是一种通用性的数据处理技术，其包含大量的学习算法，且不同的算法在不同的行业及应用中能够表现出不同的性能和优势。
目前，机器学习已经成功应用于以下领域：
金融领域：检测信用卡欺诈、证券市场分析等。
互联网领域：自然语言处理、语音识别、语言翻译、搜索引擎、广告推广、邮件的反垃圾过滤系统等。
医学领域：医学诊断等。
自动化及机器人领域：无人驾驶、图像处理、信号处理等。
生物领域：人体基因序列分析、蛋白质结构预测、DNA序列测序等。
游戏领域：游戏战略规划等。
新闻领域：新闻推荐系统等。
刑侦领域：潜在犯罪预测等。
综上，可以认为机器学习正在成为各行各业都会经常使用到的分析工具，尤其随着各领域数据量的不断增加，各企业都希望通过数据分析的手段，得到数据中有价值的信息，从而指引企业的发展和明确客户需求等。
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