直接法是一种人工智能的机器学习策略，它通过可用数据（训练集）建立一个输入和输出特征模型来学习。这种机器学习策略通常包含线性模型、决策树或神经网络，用于直接从输入到输出的映射，既不需要定义特定的行为函数，也不需要任何解释说明。它们只是可用的数据中从训练集学习的模式，用以推断新的输入实例。 直接法学习的特点在于它可以有效地从数据中提取有用信息，并且往往比其他机器学习策略更快收敛，效率更高。然而，直接法也存在一些缺点，比如它可能产生过拟合（只是根据训练集学习了某种模式，却没有很好地应用到新的数据上），或者可能在复杂的概率分布问题上表现不佳，由于它无法从数据的统计特性中获得有用的信息。 拓展：和直接法相对的是间接法，其是一种通过建立行为函数来实现机器学习的方法。它建立的模型会包含数据的解释，并在给定的状态下可以从观察到的行为中推断出未观测的数据，从而适应新的状况。间接法的优点在于可以比较容易地理解数据，但它有可能在较大的数据集中表现得较差。