2、机器学习入门：原理、应用与优势

机器学习入门：原理、应用与优势

1. 机器学习的起源与定义

1959 年，IBM 计算机科学家 Arthur Samuel 编写了一个跳棋程序，最初通过公式为每个棋盘位置打分，后来让程序进行数千次自我对弈，利用结果优化打分，到 20 世纪 70 年代中期，该程序达到了不错的业余玩家水平。这一程序能够通过经验提升自身性能，标志着机器学习（ML）的诞生。

机器学习是让计算机从数据中学习，并利用所学知识进行决策和预测的领域。它与人工智能（AI）有所关联但又不同，多数人认为 ML 是 AI 的一种形式，而 AI 涵盖的范围更广，包括机器人技术、语言处理和计算机视觉系统等。

2. 机器如何学习

2.1 人类学习与机器学习的类比

人类学习可分为死记硬背和真正的智能学习。例如，孩子通过观察他人对自己行为的反应来学习社交行为，他们根据与过去情况的共同特征评估新情况，构建洞察力。教孩子区分猫和狗时，只需使用闪卡提供示例，孩子就能逐渐学会分类，并且能够将所学应用到新的、未见过的猫和狗图像上，这种泛化能力是人类和机器学习的关键特征。

计算机虽然在学习的复杂性上不如人类，但具有更强的数据存储、检索和处理能力。它们通过处理历史数据，运用各种算法来创建和优化模型，以实现泛化能力。

2.2 机器学习的策略与算法

机器学习采用多种策略和算法，这些算法由不同领域的学者和从业者开发，具有不同的优缺点。常见的算法类型包括分类器、预测数值的算法以及测量实体相似度或差异的算法。

以 Kaggle 的猫狗分类竞赛为例，参赛者使用 25,000 张有标签的图像进行训练，然后对 12,500 张无