1、机器学习基础：概念、应用与发展

机器学习基础：概念、应用与发展

1. 机器学习简介

机器学习（ML）是计算科学的一个分支，它源于基于已有认知的数据分类学习，以及基于人工智能（AI）计算原理的学习。简单来说，机器学习就是让计算机通过输入自动学习，而无需明确编程。

动物和机器学习有很多相似之处，许多机器学习方法源于对动物和人类学习原理的计算模型模拟。例如，习惯化是一种基本的学习行为，动物会逐渐对重复的刺激不再做出反应，就像训练有素的狗能学会各种技能一样。

在现代日常生活中，机器学习的应用无处不在，如虚拟个人助理、GPS 交通预测、AI 监控、社交媒体的人脸识别和新闻推送个性化、搜索引擎结果优化、电子邮件垃圾邮件过滤等。这些应用表明，融入先验知识有助于学习机制的运行，并且机器学习与计算统计学密切相关，有助于进行预测。

机器学习的必要性

• 某些任务难以用明确规则描述 ：有些任务我们能识别输入输出集，但难以明确输入与期望输出之间的简单关联。
• 发现数据中的隐藏关系 ：大量数据中输入和输出之间可能存在未被发现的关系，机器学习方法可以揭示这些关系。

何时需要机器学习

当问题具有复杂性和适应性需求时，我们更倾向于使用机器学习而不是直接编程。例如，人类的驾驶、图像理解和语音识别等复杂任务，机器学习可以通过经验学习取得合理的结果。而且，自动化工具通常缺乏灵活性，而机器学习能够适应任务随时间和用户的变化。

2. 人工智能概述

人工智能（AI）是指在机器中复制人类智能，使其能够模仿人