1、机器学习与R语言入门：探索技术演进与基础

机器学习与R语言入门：探索技术演进与基础

在当今数据驱动的时代，机器学习、人工智能、数据科学等领域的发展日新月异。对于初学者而言，面对众多相似却又有所不同的概念和技术，往往会感到困惑。本文将带您深入了解这些领域的演进过程，以及如何运用R语言开启机器学习之旅。

1. 理解相关领域的演进

当我们试图构建智能机器时，首先面临的挑战是如何模仿人类行为，甚至在某些方面超越人类。例如，机器可以识别垃圾邮件、预测客户流失、对文档进行分类、下棋、参加知识问答节目等。然而，这些任务往往涉及到多个看似不同但又紧密相关的学科，如机器学习、人工智能、统计学习等。

1.1 统计学习

美国统计协会（ASA）在2014年7月发布的白皮书《数据发现：利用统计学与计算机科学变革科学与社会》中指出：“统计学作为从数据中学习、测量、控制和传达不确定性的科学，是最成熟的数据科学之一。”在过去的两个世纪里，尤其是在过去30年大规模计算能力发展的推动下，统计学已成为社会科学、自然科学、生物医学、物理科学、工程学和商业分析等领域的重要组成部分。统计思维不仅有助于科学发现，还能量化这些发现的可靠性、可重复性和不确定性。

Tom Mitchell在《机器学习学科》一文中指出，过去50年里，机器学习从少数计算机工程师探索计算机能否学习玩游戏，以及统计学领域基本忽略计算因素的阶段，发展成为一个产生了学习过程基本统计 - 计算理论的广泛学科。当统计学与计算理论相结合时，机器学习作为一门新学科应运而生。

1.2 机器学习（ML）

1959年，Arthur Lee Samuel开发了Samuel跳棋程序，这被认为是第一个能够学习的计算机程序。随后，Ry