第二篇：数学之美——机器学习的基础——理解机器学习的核心概念

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

：机器学习是什么？它可以做什么？它的历史、定义、应用场景是什么？为什么要学习这个知识呢？

1.1 什么是机器学习？

“机器学习（英语：Machine Learning）是人工智能（Artificial Intelligence）的一个分支领域。它研究如何让计算机“学习”从数据中提取出有效的模式或规律，并利用这些模式和规律对未知数据进行预测、分类、回归等处理。”

20世纪五六十年代，统计学家费歇尔·詹姆斯（）和约翰·麦卡洛克（J. MacKay）提出了著名的“学习观”，认为智能体可以学习经验，提高效率。到二十一世纪初，人们发现可以将机器学习应用于很多实际问题上。近几年来，机器学习被广泛用于监督学习、无监督学习、强化学习、推荐系统、图像识别、声音识别、自然语言处理、金融风险管理等领域。在深度学习、医疗诊断、保险领域等新兴领域，机器学习也正在占据重要的地位。

1.2 机器学习可以做什么？

机器学习通过分析海量数据中的模式，预测结果或者解决问题。下面列举几个机器学习可以用来做的事情：

1. 监督学习（Supervised Learning） 监督学习是指训练集中既包括输入变量又包括目标变量，也就是给定输入输出的训练样本。根据这一训练样本，机器学习算法会学习输入和输出之间的映射关系，使得相同输入对应的输出更加准确。常用的算法如决策树、逻辑回归、支持向量机等。

2. 无监督学习（Unsupervised