2、机器学习与神经网络入门

机器学习与神经网络入门

1. 什么是机器学习

虽然机器学习和人工智能常被互换使用，但它们之间存在细微差别。人工智能这一术语于20世纪50年代首次提出，指机器模仿人类智能行为的能力。早期人工智能研究主要围绕符号人工智能展开，它试图以计算机可处理的声明形式表达人类知识，其巅峰成果是专家系统，该系统能模拟人类决策。然而，符号人工智能的一个主要缺点是依赖人类专家的领域知识，且需要将这些规则和知识硬编码来解决问题。这导致人工智能领域经历了一段低谷期，即“人工智能寒冬”。

与此同时，机器学习作为人工智能的一个子领域在幕后悄然发展。机器学习是指计算机使用算法从数据中学习，从而对未来的未知数据进行预测。早期的人工智能研究人员并未过多关注机器学习，因为当时的计算机性能不足以运行机器学习算法，也无法存储大量数据。但到了2000年代后期，随着计算机系统能够收集和存储海量数据（大数据），以及处理器速度足以运行机器学习算法，人工智能迎来了复苏，机器学习成为推动其发展的主要力量，“人工智能之夏”由此开启。

2. 机器学习算法

机器学习算法大致可分为两类：
- 监督学习 ：使用带标签的训练数据，算法学习将输入变量映射到目标变量的规则。例如，根据温度、时间、季节、气压等输入变量，预测是否会下雨。
- 无监督学习 ：使用无标签的训练数据，算法学习数据的关联规则。无监督学习算法最常见的应用场景是聚类分析，它能学习数据中未明确标记的隐藏模式和分组。

下面以一个监督学习算法的具体例子来说明。假设你是一个动物爱好者和机器学习爱好者，想要构建一个监督学习算法来预测动物是朋友（友好的小狗