机器学习：人工智能的核心技术 - 定义、类型和应用 - 常规

机器学习是人工智能的一个重要分支，旨在通过使用大量数据和算法来训练计算机系统，以使其可以自动改善性能。其基本思想是利用计算机模拟人类的学习过程，不断地从数据中提取模式，并使用这些模式来做出预测和决策。具体而言，机器学习主要包括监督学习、无监督学习和增强学习等不同类型的算法，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、推荐系统等。

传播学的研究方法主要包括以下几种：

调查研究：通过问卷、访谈等方式获取数据，分析人们对某一问题的看法、态度和行为。
实验研究：通过控制变量、随机分组等方式，研究某一因素对另一因素的影响。
观察研究：通过观察和记录某一现象的发生、演变和结果，分析其规律和特点。
文本分析：通过对文本内容和结构的分析，研究其传播的特点和影响。
网络分析：通过对网络结构和关系的分析，研究网络传播的规律和特点。
案例研究：通过对某一事件或现象的深入描述和分析，研究其背后的传播机制和影响。