14、机器学习概念入门

机器学习概念入门

1. 人工智能与机器学习概述

人工智能涵盖了广泛的研究领域，主要包括：
- 约束优化 ：在给定的约束或限制条件下，尽可能达到最佳结果。
- 博弈论 ：例如零和博弈、均衡等，基于决策对未来决策的影响以及对期望目标的作用来做出审慎决策。
- 不确定性与贝叶斯规则 ：在已知先验信息的情况下，计算在某一事件已发生的条件下另一事件发生的可能性。
- 规划 ：制定行动计划，即一系列解决问题或实现目标的路径（图）。
- 机器学习 ：通过设计用于处理不确定性和模仿人类推理的算法，实现上述目标。常用于人工智能的机器学习算法有：
- 神经网络/深度学习（发现隐藏因素）
- 自然语言处理（NLP）（利用语调和语言学等理解上下文）
- 视觉对象识别
- 概率模型（如贝叶斯分类器）
- 马尔可夫决策过程（用于随机事件的决策，如赌博）
- 其他各种机器学习算法（聚类、支持向量机等）
- 社会学 ：研究机器学习决策如何影响社会，并采取补救措施解决问题。

1.1 机器学习的定义

1959 年，亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）在 IBM 工作时创造了“机器学习”这个术语。他认为机器学习是计算机科学的一个领域，能让计算机在无需明确编程的情况下学习。1998 年，汤姆·米切尔（Tom Mitchell）给出了更具体的定义，他将机器学习定义为对算