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写一篇介绍机器学习发展历程的文章吧。
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好的，以下是一篇介绍机器学习发展历程的文章。
机器学习（Machine Learning）是人工智能（Artificial Intelligence）领域的一个分支，其目的是研究如何使计算机能够通过数据学习，并自动提高性能。早期的机器学习算法主要基于统计学方法，例如基于贝叶斯理论的朴素贝叶斯分类器和基于线性回归的算法。在20世纪80年代，出现了神经网络（Neural Network）模型，这些模型模仿生物神经元的结构，能够更好地处理复杂的非线性系统。20世纪90年代，支持向量机（Support Vector Machine）等新的机器学习技术被引入，这些方法可以更好地处理高维度数据，提高了算法的性能。 2000年以后，随着互联网和云计算技术的飞速发展，机器学习在大数据处理和智能系统方面发挥了越来越重要的作用。近年来，深度学习算法和神经网络的发展，进一步推动了机器学习技术的发展。
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请从文章中提取关于机器学习的定义和几种算法。
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机器学习是人工智能领域的分支，其目的是使计算机能够通过数据学习，并自动提高性能。早期的算法包括基于贝叶斯理论的朴素贝叶斯分类器和基于线性回归的算法，后来出现了神经网络、支持向量机等新的技术。