2、开启Python与机器学习之旅

开启Python与机器学习之旅

1. 机器学习的发展历程与现状

从电影《战争游戏》中计算机决定生死的情节，到现实里一系列令人瞩目的成就，如1997年深蓝超级计算机击败国际象棋冠军、2005年斯坦福自动驾驶汽车在沙漠行驶超130公里、2011年沃森计算机在问答竞赛中战胜人类对手、2016年AlphaGo击败世界顶尖围棋选手，我们见证了计算机技术的飞速发展。如果以计算机硬件为限制因素进行推测，Ray Kurzweil预测到2029年计算机将达到人类智能水平。

2. 机器学习概述

机器学习是人工智能的一个子领域，它模仿人类智能，与软件工程同属计算机科学范畴。Python编程通常可归类为软件工程的一种。机器学习还与线性代数、概率论、统计学和数学优化密切相关。我们一般基于统计学、概率论和线性代数构建机器学习模型，再用数学优化方法对模型进行优化。

对于想系统学习机器学习的人来说，有多种途径可供选择：
- 攻读计算机科学、人工智能或数据科学的硕士学位。
- 参加数据科学训练营，但这类训练营选拔较严格，课程时长通常为4 - 10周。
- 选择免费的大规模开放在线课程（MOOC），如Andrew Ng的机器学习课程。
- 关注行业博客和网站，以了解最新发展动态。

机器学习不仅是一项技能，还带有竞技性质。我们可以参加各种机器学习竞赛，有时为了丰厚奖金，有时为了乐趣，更多时候是为了发挥自身优势。不过，在竞赛中获胜可能需要运用一些特定技巧，这些技巧在解决实际业务问题时未必适用，这体现了“没有免费午餐”定理。

一个机器学习系统会接收输入数据，这些数据可以是数值、文本、图像或视听信息。系统通常会有输出，可