深入理解机器学习（Machine Learning，ML）_ml机器学习

1、机器学习概述

在当今智能时代，大量结构化和非结构化数据是我们的丰富资源。1956年，AI概念首次被提出，短短3年后（1959年），Arthur Samuel就提出了机器学习的概念：

“Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.”

机器学习研究和构建的是一种特殊算法（而非某一个特定的算法），能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测

所以，机器学习不是某种具体的算法，而是很多算法的统称

机器学习包含了很多种不同的算法，深度学习就是其中之一，其他方法包括决策树，聚类，贝叶斯等

深度学习的灵感来自大脑的结构和功能，即许多神经元的互连。人工神经网络（ANN）是模拟大脑生物结构的算法

不管是机器学习还是深度学习，都属于人工智能（AI）的范畴。所以人工智能、机器学习、深度学习可以用下面的图来表示：

关于人工智能的介绍见文章：传送门

2、什么是机器学习

在解释机器学习的原理之前，先把最精髓的基本思路介绍给大家，理解了机器学习最本质的东西，就能更好的利用机器学习，同时这个解决问题的思维还可以用到工作和生活中

2.1、机器学习的基本思路

机器学习的基本思路如下：

• 把现实生活中的问题抽象成数学模型，并且很清楚模型中不同参数的作用
• 利用数学方法对这个数学模型进行求解，从而解决现实生活中的问题
• 评估这个数学模型，是否真正的解决了现实生活中的问题，解决的效果如何

无论使用什么算法，使用什么样的数据，最根本的思路都逃不出上面的三步！

当我们理解了这个基本思路，我们就能发现：

不是所有问题都可以转换成数学问题的。那些没有办法转换的现实问题AI就没有办法解决。同时最难的部分也就是把现实问题转换为数学问题这一步

2.2、机器学习的原理

下面以监督学习为例，给大家讲解一下机器学习的实现原理

假如我们正在教小朋友识字