健康一体机机器学习的定义有多种提法，其经典定义为：如果一个计算机程序针对某类任务 T的用 P 衡量的性能根据经验 E 来自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验 E 中学习，针对某类任务 T，它的性能用 P 来衡量。
通俗来说，
健康一体机机器学习就是通过分析存储在计算机中可以被计算机识别的数据，利用计算机的高性能，对大量的数据进行分析，挖掘出数据中潜在的规律，根据这些规律进行某种决策的过程。机器学习是人工智能的核心。
按照训练样本提供的信息不同，
健康一体机机器学习可以分四类：监督学习，无监督学习，半监督学习和强化学习。本文是对健康保健文章进行类别划分，是分类任务，属于监督学习的范畴。
健康一体机人工神经网络是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。
健康一体机机器学习是实现人工智能的必经路径，深度学习是机器学习的一种。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
健康一体机在深度学习领域中常用的神经网络有：深度前馈网络（DNN），卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN）等。本文中使用的卷积神经网络[8]（CNN），就是在神经网络结构中加入了卷积操作的神经网络。这种网络相较传统神经网络具有更好的性能。下面是卷积神经网络中的一些重要概念。
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