机器学习是人工智能的核心，通过使计算机具备智能来实现这一目标。

本文总结了机器学习领域常用的15个术语，旨在帮助读者更好地理解这一涵盖概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多方面知识的复杂学科。

1. AdaBoost（自适应增强） AdaBoost是一种迭代算法，通过反复训练不同的分类器（弱分类器），最后整合成一个更强大的分类器（强分类器）。

2. 随机森林 随机森林属于集成学习中的Bagging方法。在分类任务中，它结合了多个决策树的输出，通过多数表决确定最终的分类结果。

3. 无监督学习 无监督学习是机器学习的一个分支，它处理的是未标记的数据。通过统计手段，它可以揭示数据中的潜在结构。

4. 监督学习 监督学习是利用已知类别的数据调整分类器的参数，以达到预期性能的过程。每个实例由输入对象及其期望输出值组成。

5. 深度学习 深度学习是机器学习的一种方法，它通过自动提取特征来理解和表示数据。这种方法在神经网络的基础上进行了改进，模仿人脑的机制来处理图像、声音和文本等数据。

6. 强化学习 强化学习是一种重要的机器学习方法，通过奖励和惩罚机制让机器学习如何达到预期效果。这种方法广泛应用于智能控制和预测分析等领域。

7. K均值聚类 K均值聚类是一种迭代算法，通过不断调整聚类中心来将数据分为若干个类别。聚类中心的更新直至满足特定条件。

8. 聚类分析 聚类分析是一种将对象分组的技术，目的是识别相似的对象并将它们归类。这一方法在数学、计算机科学、统计学、生物学和经济学等领域都有广泛应用。

9. 集成学习 集成学习是一种机器学习方法，通过组合多个学习器的结果来获得比单一学习器更好的性能。

10. 支持向量机 支持向量机是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。它通过寻找最佳的分割超平面来区分不同类别的数据。

11. 决策树 决策树是一种预测建模方法，通过树形结构来进行分类或回归。它在统计和数据挖掘中有广泛应用。

12. 逻辑回归 逻辑回归是一种用于分类问题的广义线性回归模型，它预测事件发生的概率。逻辑回归常用于数据挖掘、疾病诊断和经济预测等领域。

13. 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是一种简单的预测建模算法，它假设输入变量之间相互独立。尽管这一假设在现实中并不完全成立，但它在许多复杂问题中仍然表现出色。

14. 线性回归 线性回归是一种统计学概念，现广泛应用于机器学习。通过分析变量之间的线性关系，它可以预测未来的结果。

15. 机器学习 机器学习专注于计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新知识或技能。它是人工智能的核心，其应用遍布各个领域，主要采用归纳而非演绎的方法。