根据Pedro Domingos在其著名论文《关于机器学习的一些有用的事情》中所写，机器学习系统从数据中自动学习程序
但根据我的经验，我们给出了像ANN或SVM等算法
我的问题是它是如何实现自动化的？
有人能举例说明一下吗。
当你用ANN或SVM或其他什么开发机器学习算法时，你没有对编程人员说如何解决问题，而是告诉他如何学习解决问题。SVM或ANN是学习问题解决方案的方法，但不是如何解决问题。因此，当人们说"机器学习系统自动从数据中学习程序"时，他们是在说你从来没有为你的问题编程过解决方案，而是让计算机学习这样做
引用维基百科的话："机器学习是计算机科学的一个领域，它赋予计算机在没有明确编程的情况下进行学习的能力">
https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
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例如，让我们以最简单的机器学习算法之一，2D空间中的线性回归为例。该算法的目的是在给定(x,y)数据集的情况下学习线性函数，因此当你给系统一个新的x时，你会得到实际y的近似值
但是，当您编写线性回归代码时，您永远不会指定线性函数y = ax+b。您所编写的代码是程序从数据集中推导它的一种方式。
线性函数y=ax+b是问题的解决方案，线性回归代码是学习该解决方案的方法。
https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_regression
机器学习开发有助于改善业务运营并提高业务可扩展性。许多ML算法和人工智能工具在商业分析社区中大受欢迎。由于更快、更便宜的计算处理、易于获得的数据以及价格合理的数据存储，机器学习市场出现了增长。