5、机器学习算法与未来应用全解析

机器学习算法与未来应用全解析

一、机器学习算法的核心作用

在机器学习领域，算法是一切的核心。算法本质上是用于解决问题的程序或公式，问题的领域决定了所需算法的类型，但基本目标始终是解决特定问题，比如驾驶汽车或玩多米诺骨牌。以驾驶汽车为例，虽然问题复杂多样，但最终目标是将乘客安全送达目的地；玩多米诺骨牌的目标则是获胜。

（一）算法的定义与功能

算法就像一个容器，为解决特定类型的问题提供了存储方法的空间。它通过一系列明确定义的状态来处理数据，这些状态不一定是确定性的，但都有明确的定义。算法的目标是生成解决问题的输出，有时会接收输入来辅助定义输出，但重点始终在于输出。算法必须使用计算机能理解的明确定义的形式语言来表达状态之间的转换。在处理数据和解决问题的过程中，算法会定义、优化并执行一个函数，该函数特定于算法要解决的问题类型。

（二）五大主要算法技术

1. 符号推理

符号推理中，逆演绎通常表现为归纳。演绎扩展了人类知识的范畴，而归纳提升了人类知识的层次。归纳常开辟新的探索领域，演绎则对这些领域进行探索。归纳是这种推理方式中的科学部分，演绎是工程部分，二者相辅相成，先开辟潜在的探索领域以解决问题，再探索该领域看是否真能解决问题。例如，演绎推理会认为如果一棵树是绿色的，且绿色的树是活的，那么这棵树一定是活的；归纳推理则会从这棵树是绿色且是活的，得出绿色的树是活的结论。归纳能根据已知的输入和输出找出缺失的知识。

2. 基于大脑神经元的连接模型

连接主义者或许是五个流派中最著名的。他们试图用硅来复制大脑的功能，而不是使用真正的神经元。每个神经元（以模拟现实世界对应物的算法形式创建）