1、机器学习概述：从基础到应用

机器学习概述：从基础到应用

1. 引言

机器学习是计算机科学中的一个领域，它利用现有数据来预测或响应未来数据，与模式识别、计算统计学和人工智能等领域密切相关。在面部识别、垃圾邮件过滤等很多场景中，机器学习都发挥着重要作用。

早期的垃圾邮件过滤，用户需要编写规则来判断邮件是否为垃圾邮件，其效果依赖于用户对邮件特征的准确识别和规则调整的时间投入，且容易被垃圾邮件制造者破解。而现代系统采用机器学习技术，通过标记邮件为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”，系统能自动学习邮件特征，实现更高效的过滤，且能随着新邮件的接收不断更新学习。

从更广泛的意义上讲，机器学习可以指利用机器（计算机和软件）从数据中获取意义，也可以指赋予机器从环境中学习的能力。例如，简单的杠杆和斜面等机器虽能辅助人类工作，但它们不具备学习能力，其功能由设计参数决定，无法根据需求变化自动调整。而机器学习系统具有可在运行时改变的内存，能根据运行情况自动调整参数，就像现代起重机可根据操作员需求改变长度。在软件层面，机器学习是算法将输入数据转化为可用于解释未来数据的参数的过程，这一过程与优化技术和自动控制领域相关。

2. 机器学习的要素

机器学习包含几个关键要素，下面为你详细介绍：
- 数据 ：所有学习方法都以数据为驱动。数据集用于训练系统，这些数据可以由人类收集，也可以由控制系统在运行过程中通过传感器收集。在收集训练数据时，需要注意系统的时间变化特性。如果系统结构随时间改变，可能需要在训练前丢弃旧数据，这在自动控制中有时被称为估计器中的“遗忘因子”。
- 模型 ：模型在学习系统中经常被使用，它为学习