1、机器学习架构与框架：从基础到应用

机器学习架构与框架：从基础到应用

1. 机器学习简介

在 1959 年，人工智能和计算机游戏大师 Arthur Samuel 提出了“机器学习（Machine Learning，ML）”这一术语。他认为机器学习赋予了计算机无需明确编程即可学习的能力。到了 1997 年，Tom Mitchell 给出了基于关系和数学的机器学习定义，即计算机程序利用经验“e”来学习执行任务“t”，并以“p”作为对“t”的性能衡量标准，且该标准会随着“e”的增加而自动提升。

近年来，机器学习已成为全球解决众多现实问题的关键技术，在研究人员和行业人士中广受欢迎。它是人工智能（AI）的一个子领域，能让机器自动从经验中学习，提升决策能力，无需明确指令。机器学习的学习过程始于对数据的观察和分析，通过示例、经验、模式匹配等技术，使机器能够自主决策。

机器学习算法以样本数据集（即训练数据集）为输入，构建并训练数学模型（ML 系统）。输入数据可以是文本、数字、音频、多媒体或视觉内容，来源包括传感器、应用程序、设备、网络和电器等。数学模型在无需明确编程干预的情况下，从输入数据中提取知识，并输出整数或浮点数值。与传统算法不同，机器学习算法适用于计算机视觉、邮件过滤、电子商务、医疗保健等多个领域，能提供高精度的有效解决方案。

2. 机器学习的分类

机器学习算法主要分为以下三类，分类依据是提供给系统的数据类型和性质：
- 监督学习 ：监督学习使用包含输入和预期输出数据且带有标签的数据集。这些标签用于分类，为学习提供基础，有助于后续数据处理。监督学习的目标是训练机器建立输入和输出之间的映射关系，通过生成映射函数，使机器能够根据给定输入