1、机器学习入门：从区分猫狗开始

机器学习入门：从区分猫狗开始

在当今科技飞速发展的时代，机器学习作为一个新兴且极具潜力的领域，正逐渐改变着我们的生活。它能够让计算机执行各种各样的任务，如图像中物体的自动检测、语音识别、医学知识发现以及预测分析等。接下来，我们将通过一个简单的例子——教计算机区分猫和狗的图片，来深入了解机器学习的基本原理和流程。

教计算机区分猫和狗

在日常生活中，父母教孩子区分猫和狗时，通常不会给出正式的科学定义，而是让孩子通过大量的图像来直观地认识这两种动物。同样，计算机也可以通过类似的方式学习区分猫和狗的图片，这在机器学习中被称为分类问题。下面我们详细介绍解决这个问题的步骤：

1. 收集数据
   计算机需要通过一批示例数据（即训练集）来学习区分猫和狗。直观地说，训练集越大、越多样化，计算机（或人类）执行学习任务的效果就越好，因为更多的示例能让学习者积累更多的经验。例如，我们可以准备一个包含不同猫和狗的图片的训练集。

2. 设计特征
   思考一下我们自己是如何区分猫和狗的图片的。我们可能会关注颜色、大小、耳朵或鼻子的形状等特征。计算机也需要类似的特征来进行区分。设计优质的特征通常不是一件容易的事，因为这很大程度上取决于具体的应用场景。例如，“腿的数量”这个特征在区分猫和狗时就没有帮助，因为它们都有四条腿，但在区分猫和蛇时却很有用。

对于这个简单的例子，我们假设可以从训练集中的每张图片中轻松提取以下两个特征：
- 鼻子相对于头部的大小（从小到大为范围）；
- 耳朵的形状（从圆形到尖形为范围）。 <