人人都能看懂的机器学习入门

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01人类学习与机器学习

自从计算机出现以来，人类一直试图赋予计算机思想，这样它们就能理解我们说的话，理解我们的表情，并帮助我们处理复杂的事情。因此，一个专门研究这个问题的学科诞生了，即人工智能。

如今，人工智能已经成为计算机科学的一个重要分支，它试图理解智能的本质并产生一种模拟人类思维的方法。该领域的研究包括机器人学、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。

自20世纪50年代以来，人工智能发展的第一阶段是“推理期”。当时，人工智能赋予计算机简单的逻辑推理能力，从而使它变得智能。当时，计算机程序能够证明一些简单的数学定理，但这种方法远未达到真正智能的标准。

20世纪70年代，人工智能的发展进入了第二个阶段，即“知识时代”。许多科学家试图把人类知识传授给计算机，这有点像中学生的海上战术，试图一次做完所有的问题，以便在考试中取得好成绩。在此期间，出现了大量的“专家系统”，但人类产生的知识量巨大，计算机无法全部学习，因此人工智能很快就遇到了发展瓶颈。

无论是推理时期还是知识时期，计算机都是按照人类设定的规则和总结的规律运行的，没有办法从别人那里得出推论。如果你只教计算机解决问题，而不教它如何解决问题，下次你遇到其他问题时，它就不会这么做了。因此，一些学者认为，如果我们教计算机学习方法，并使它自学，这个问题将很容易解决。因此，机器学习的概念应运而生，人工智能最终进入了“机器学习时期”。

什么是机器学习？

在搞清楚这一点之前，让我们回忆一下:学习是如何定义的？

对人类来说，学习是指一个人通过观察、模仿、理解和实践获得知识或技能的过程。父母会继续和婴儿交谈，而婴儿会逐渐通过听和说来模仿和学习语言。我们从小就读书，模仿抄写，通过听、说、读、写来掌握写汉字的技巧，这些都是学习的过程。

机器学习，顾名思义，意味着计算机可以像人类一样学习，通过观察和训练发现事物的规律，并获得分析和解决问题的能力。让我们比较一下人类学习和机器学习的两个过程。事实上，人类学习汉字时需要用到的书和字帖都是电脑的输入数据。不要把书和字帖放在桌子上，我们可以把内容吸收到头脑中，我们必须通过听、说、读、写来掌握写汉字的能力。

机器通过学习算法学习这些输入数据。最后，我们称掌握汉字书写为一种技能。对于计算机来说，从这些数据中找到规律是他们的技能。通常，我们称学习结果为模型。下图显示了人类学习和机器学习之间的比较。

人类的技能很容易理解，写作是一种技能，说话也是一种技能。但是计算机能通过学习获得什么技能呢？技能是运用知识和经验来完成某些活动的能力。对于计算机来说，学习可以帮助我们进行数据分类、发展轨迹预测、重要因素识别等等。

例如，从许多基金来看，根据基金的历史业绩和更广泛市场的数据分析，预测哪些基金的收入明年将继续增加是一种机器学习技能；从茫茫人海中准确识别每个人的脸是计算机可以通过学习获得的技能。

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