使用机器学习方法解决问题的目的是为了获得一个复杂函数，怎么解释这句话？求解答
机器学习，本质上是从样本数据进行学习，形式上就是用一个复杂的非线性函数模型来拟合样本数据。
机器学习是一种从数据中自动学习规律的方法，其主要目的是通过训练数据集获得一个函数，该函数能够将输入数据映射到对应的输出数据。
具体而言，机器学习方法使用一个模型，该模型是一个由参数组成的函数。通过对模型进行训练，可以调整模型的参数，使得模型能够更好地拟合数据，从而获得一个复杂的函数。
这个复杂函数能够描述输入和输出之间的复杂关系，从而可以用于解决各种问题。例如，在图像分类问题中，输入是一张图片，输出是图片所属的类别；在语音识别问题中，输入是一段语音信号，输出是对应的文字转录。机器学习方法通过获得一个复杂函数，能够自动学习数据之间的复杂关系，从而在各种实际问题中得到广泛应用。