1、机器学习入门：概念、需求与类型解析

机器学习入门：概念、需求与类型解析

1. 什么是学习

学习，广义上是将经验转化为专业知识或技能的过程。为了更好地理解这一概念，先从动物学习的例子说起。

1.1 动物学习示例

• 老鼠的诱饵回避学习 ：老鼠遇到外观或气味新奇的食物时，会先少量进食。若食物导致身体不适，它们就会将这种食物与疾病关联起来，以后不再食用。这表明老鼠利用过去的食物经验，获得了判断食物安全性的能力。
• 鸽子的迷信行为 ：心理学家B. F. Skinner的实验中，饥饿的鸽子被关在笼子里，自动喂食装置定时投放食物，与鸽子的行为无关。但鸽子会将首次获得食物时正在进行的动作（如啄食、转头等）与食物投放建立关联，之后不断重复这些动作。

1.2 机器学习示例

以垃圾邮件过滤任务为例，一种简单的方法是机器记住用户标记的所有垃圾邮件，新邮件到来时，若与记录中的邮件匹配则将其删除，否则放入收件箱。然而，这种“记忆式学习”缺乏对未见过邮件的标记能力。成功的学习应具备归纳推理能力，即从个别例子推广到更广泛的情况。比如，机器可以扫描已有的邮件，提取出那些在垃圾邮件中频繁出现、能指示邮件为垃圾邮件的词汇。新邮件到来时，检查是否包含这些可疑词汇，从而预测其标签。

1.3 有效学习与迷信学习的区别

老鼠的学习比鸽子更成功，原因在于老鼠有“内置”的先验知识，它们知道食物与电击、声音与恶心之间不太可能存在因果关系。这种先验知识形成了学习的归纳偏差，引导学习机制关注某些模式，忽略其他无关的时间关联。而鸽子愿意接受任何关于食物出现的解