2、机器学习入门：C++ 实现与线性代数基础

机器学习入门：C++ 实现与线性代数基础

1. 机器学习概述

计算机解决任务有不同的方法，一种是定义明确的算法，另一种是基于数学和统计方法的隐式策略。机器学习（ML）是利用数学和统计方法解决任务的隐式方法之一，是一个快速发展的学科，被许多科学家和研究人员视为迈向人类级人工智能（AI）系统的最佳途径之一。

机器学习的基本思想是在给定数据集中寻找模式。以新闻推荐系统为例，它根据用户的过往活动或偏好为用户提供个性化的新闻推送。软件会收集用户阅读的新闻类型信息并进行统计分析，例如某些主题在新闻文章中出现的频率。然后，进行预测分析，识别通用模式，并据此填充用户的新闻推送。这类系统会定期跟踪用户活动，更新数据集并计算新的推荐趋势。

机器学习在许多领域都开始发挥重要作用：
- 企业业务 ：在客户关系管理（CRM）系统中，ML 模型用于分析销售团队的活动，帮助他们优先处理最重要的请求；在商业智能（BI）和分析中，用于寻找关键数据点。
- 人力资源 ：人力资源（HR）部门使用 ML 模型分析员工特征，以识别最有效的员工，并在招聘新职位申请人时利用这些信息。
- 自动驾驶汽车 ：深度学习神经网络被广泛应用于计算机视觉系统进行目标识别，以及导航和转向系统，这些都是自动驾驶所必需的。
- 电子个人助理 ：如苹果的 Siri 或亚马逊的 Alexa 等产品，使用深度学习模型分析自然语言或书面文本，处理用户请求并在相关上下文中做出自然响应，例如激活音乐播放器播放喜欢的歌曲、更新个人日程或预订机票。