2、机器学习基础入门

机器学习基础入门

1. 机器学习基础概念

1.1 什么是机器学习

想象一下向别人解释如何游泳，描述有节奏的关节运动和流畅的动作模式是极其复杂的。同样，一些软件问题也复杂到我们难以轻易理解，而机器学习或许就是解决这类问题的工具。

传统编程曾是构建软件的唯一方式，它从简单的角度假设每个输入都有确定的输出。而机器学习则能解决那些输入 - 输出对应关系不太明确的问题。机器学习的特点是软件能从以往的经验中学习，随着可用的示例越来越多，计算机程序的性能会不断提高。我们希望通过提供足够的数据，让机器学习系统学习到模式，并为新输入产生智能的结果。

机器学习也被称为归纳学习，因为代码试图仅从数据中推断出结构。这就像去国外度假，通过阅读当地的时尚杂志来模仿穿着，从人们穿着当地服装的图片中了解当地文化，这就是归纳学习。

不过，并非所有编程任务都需要归纳学习。例如，判断任意两个数的和是奇数还是偶数，我们可以直接运用数学规则来解决，而不需要使用机器学习。对于任意整数 (n)，(2n + 1) 表示奇数。两个奇数 (2n + 1) 和 (2m + 1) 相加，结果为 ((2n + 1) + (2m + 1) = 2n + 2m + 2 = 2(n + m + 1))，是偶数；两个偶数 (2m) 和 (2n) 相加，结果为 (2m + 2n = 2(m + n))，也是偶数；一个偶数 (2m) 和一个奇数 (2n + 1) 相加，结果为 (2m + (2n + 1) = 2(m + n) + 1)，是奇数。

输入组合	计算过程	结果 <