2、机器学习入门：概念、方法与实践

机器学习入门：概念、方法与实践

1. 机器学习的兴起与概述

如今，机器学习正以前所未有的速度渗透到各个领域。有观点认为“机器学习课程（CS229）是斯坦福大学最受欢迎的课程”，原因在于机器学习正逐渐改变世界。机器学习技术被广泛应用于医学、金融、广告等众多不同的领域，数据科学家也成为了许多行业渴求的人才。

借助机器学习，我们能够从数据中挖掘出那些并非显而易见的知识，进而做出决策。后续我们会介绍不同的机器学习方法和技术，以及它们在实际问题中的应用，还会引入Python中一个重要的开源机器学习库——scikit - learn。这将为深入理解深度学习等更高级的机器学习方法奠定基础。深度学习利用了比上世纪80年代更先进的神经网络，这得益于理论的发展、计算机速度的提升以及图形处理单元（GPU）的使用，而非传统的中央处理器（CPU）。

2. 什么是机器学习

机器学习常与“大数据”和“人工智能”一同被提及，但它与二者有着明显的区别。要理解机器学习及其用途，就需要先了解大数据以及机器学习如何应用于大数据。

大数据指的是由于通过摄像头、传感器或互联网社交网站等途径收集和存储的数据量大幅增加而产生的海量数据集。据估计，仅谷歌每天就处理超过20PB的信息，且这个数字还在不断增长。IBM估计，每天会产生2.5万亿亿字节的数据，并且世界上90%的数据是在过去两年内产生的。显然，人类无法独自处理和分析如此庞大的数据，而机器学习技术则可以帮助我们理解这些大型数据集。

机器学习是用于大规模数据处理的工具，非常适合处理具有大量变量和特征的复杂数据集。许多机器学习技术，尤其是深度学习，在处理大型数据集时表现出色，能够提高其分析和预测能力。也就是说，机器