2、机器学习入门：概念与原理解析

机器学习入门：概念与原理解析

1. 什么是机器学习

1.1 人工智能与传统符号方法

自数字计算机诞生以来，其强大的计算和数据存储能力令人惊叹。人们也开始探索计算机在基本技能之外的能力边界，例如能否执行通常需要人类智能的复杂任务，像下棋、语音识别、机器翻译和自动驾驶等。这些研究方向被归为人工智能（AI）的范畴。

早期，人工智能通常采用传统的符号方法，即编写包含大量“if - then”规则的程序来指导计算机完成任务。这些规则构成了知识基，结合逻辑和图等数学工具进行知识表示，再通过搜索策略进行决策。这种方法在早期人工智能中占主导地位，因为它具有透明的决策过程和可解释的结果，例如 20 世纪 70 年代和 80 年代流行的专家系统。

然而，传统符号方法存在诸多问题：
1. 规则制定困难 ：将人类知识用明确规则表达并非易事，例如识别猫的图片，很难用规则描述判断依据。
2. 规则数量庞大 ：现实世界复杂，需要无数规则覆盖各种情况，手动构建规则既繁琐又困难。
3. 规则维护困难 ：随着规则数量增加，规则之间可能出现矛盾，且修改一条规则可能影响其他规则，难以维护。
4. 处理不确定性能力差 ：基于规则的系统难以根据部分信息决策，也无法有效处理决策过程中的不确定性。

1.2 机器学习的诞生与发展

1959 年，Arthur Samuel 首次提出“机器学习”这一术语。机器学习是一种设计学习算法的方法，让计算机通过经验自动提高在特定人工智能任