机器学习，我们主要学习什么？

机器学习的发展历程

机器学习的发展历程，大致分为以下几个阶段：

1. 起源与早期探索（20世纪40年代-60年代）

• 1949年：Hebb提出了基于神经心理学的学习机制，开启了机器学习的先河
• 1950年代：机器学习的起源与人工智能的探索紧密相连。例如，1956年，达特茅斯会议标志着人工智能的诞生，机器学习作为其重要分支也开始受到关注
• 1960年代：出现了早期的机器学习算法，如1967年诞生的K最近邻算法（KNN），至今仍在无监督学习领域广泛应用。

2. 知识工程与符号学习时期（20世纪70年代-80年代）

• 1970年代：人工智能进入知识工程期，这一阶段的机器学习主要集中在符号学习和逻辑推理上
• 1980年代：机器学习逐渐成为一个独立的学科领域。1980年，第一届机器学习研讨会在美国卡内基梅隆大学举行，同年《策略分析与信息系统》杂志连出三期关于机器学习的专辑。此外，1986年反向传播算法（BP算法）的诞生，为神经网络的发展奠定了基础。

3. 浅层学习与算法多样化（20世纪90年代）

• 1990年代：机器学习进入算法多样化的阶段，出现了多种经典算法，如1995年诞生的支持向量机（SVM）和AdaBoost，这些算法至今仍在许多领域广泛应用。

4. 深度学习的崛起（21世纪初-2010年代）

• 2006年：深度学习的兴起标志着机器学习进入新的阶段。Hinton等人提出了深度信念网络，开启了深度学习的浪潮。
• 2010年代：深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等架构被广泛应用。

5. 现代机器学习与应用拓展（2010年代-至今）

• 2010年代末-2020年代：机器学习在多个领域取得广泛应用，如自动驾驶、医疗影像分析、自然语言处理等。同时，新的技术和方法不断涌现，如强化学习、迁移学习、自监督学习等。
• 未来趋势：机器学习将继续朝着更强大的模型、多模态学习、少样本学习等方向发展，同时也会更加注重模型的可解释性和效率。

机器学习涉及的基本术语

机器学习是一个复杂的领域，涉及许多专业术语。以下是一些必须了解的核心术语，按照不同的分类进行介绍：

1. 基础概念类

• 机器学习（Machine Learning, ML）：一种人工智能技术，通过算法使计算机系统能够从数据中学习并做出预测或决策，而无需进行明确的编程。
• 训练（Training）：使用数据（训练数据集）来调整模型参数的过程。
• 测试（Testing）：使用未见过的数据（测试数据集）来评估模型性能的过程。
• 特征（Feature）：用于描述数据的输入变量，例如在图像识别中，像素值可以是特征。
• 标签（Label）：目标变量，即模型需要预测的输出值，例如在分类任务中，类别标签。
• 模型（Model）：通过学习数据得到的数学结构，用于对新数据进行预测或决策。
• 泛化能力（Generalization）：模型对未见过的新数据的预测能力。

2. 数据相关术语

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