2、机器学习入门：基础概念与实践指南

机器学习入门：基础概念与实践指南

1. 什么是机器学习

机器学习是广义人工智能领域的一部分，它包含了一系列方法和技术，能让计算机在无需明确编程的情况下“学习”特定任务。从本质上讲，机器学习是一种从数据自动编写程序的方式。传统编程中，程序员需要理解计算机程序的所有相关输入，并制定一套指令以产生正确输出。但当输入超出程序员的理解范围时，传统编程就会面临挑战。

例如，创建一个预测大型零售店总销售额的程序，输入可能包括历史销售数据、即将到来的公共假期、库存情况、特别促销活动，甚至天气预报和周边店铺距离等因素。传统方法是将这些输入分解成程序员可理解的部分，可能还需咨询销售预测专家，然后设计手工规则和指令来预测未来销售。然而，这种方法很脆弱，因为程序可能需要根据输入因素进行大量更改，且完全依赖程序员或领域专家对问题的理解。面对可能数千个因素和数十亿个示例，这个问题变得难以处理。

机器学习提供了另一种解决方案。我们不再创建规则和指令，而是反复向计算机展示需要完成的任务示例，让它自动找出解决方案。此时，我们拥有的是一个经过训练的模型，而非传统编程的程序。

机器学习程序和普通程序一样，接受输入、处理输入并产生输出。和其他软件程序一样，机器学习软件也需要进行正确性测试、集成到其他系统、部署、监控和优化，这些共同构成了机器学习工程领域。

机器学习主要有三种范式：监督学习、无监督学习和强化学习。
- 监督学习 ：模型在有标签的数据上进行训练，数据集中每个实例都有对应的正确输出或标签，模型需要学习预测未见过输入示例的标签。
- 无监督学习 ：数据集中的示例没有标签，模型需