8、机器学习理论与方法全解析

机器学习理论与方法全解析

1. 机器学习简介

机器学习（ML）理论旨在将学习作为一种计算过程，理解其基本原理，并结合计算机科学和统计学的工具。当前的SMAC（社交、移动、分析、云）创新模式为智能机器、有序流程和大数据的融合奠定了基础。这个虚拟世界产生了大量的数据，加速了机器学习解决方案和实践的应用。

机器学习使计算机能够模拟和适应人类行为。通过机器学习，每次交互和操作都能被系统学习和利用，就像人类从经验中学习一样。它涵盖了机器学习的基础知识、定义、分类和应用，揭示了其本质、实现方式和应用原因。探讨机器学习的技术路线图，有助于理解和验证其在市场和行业实践中的潜力。

从本质上讲，机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够自主思考和学习。它致力于让计算机调整自身的操作，以提高操作的准确性，准确性的衡量标准是所选操作产生正确结果的次数。

不同的学者对机器学习有不同的定义。1959年，Arthur Samuel将机器学习定义为一个无需明确编程就能赋予计算机学习能力的研究领域。后来，Tom Mitchell给出了一个更实用的定义：“如果一个计算机程序在任务T上的表现（由性能指标P衡量）随着经验E的增加而提高，那么就称该程序从经验E中学习。”

在实际应用中，许多问题我们无法直接告诉计算机如何解决，例如识别图片中的人脸、在沙漠中自动驾驶、在数据库中查找相关文档等。这时，利用标记的训练数据并从中学习合适规则的方法，似乎是解决这些问题的最佳途径。此外，我们还需要系统能够适应不断变化的条件，满足用户的个性化需求，并随着时间的推移提高性能。

2. 机器学习理论的重要性

机器学习理论，也称为计算学习理论，旨在精确理解学习