2、机器学习基础：构建智能模型的关键概念

机器学习基础：构建智能模型的关键概念

1. 学习的概念与机器学习的目标

作为人类，我们天生就具备学习的能力。学习意味着随着时间的推移，在某项任务上变得更好。这项任务可以是体力上的（如学习驾驶汽车），也可以是智力上的（如学习一门新语言）。机器学习的目标是开发能够像人类一样通过经验提高性能的算法。这些算法随着时间的推移和经验的积累，能够更好地完成任务。

为什么需要机器学习？

尽管有许多算法可以解决现实世界的问题，但它们不会随着时间的推移而改进。例如，银行系统、电子商务平台、车载导航系统等都依赖于固定的算法来完成特定任务。然而，对于某些复杂任务，开发一个能够通过经验学习和提高性能的算法比手动编写一个固定算法更为有效。通过这种方式，机器学习可以帮助我们处理那些难以用传统方法解决的问题。

2. 二元分类任务

为了更好地理解机器学习的工作原理，我们先从二元分类任务开始。二元分类的目标是将数据分为两个类别。例如，在电子商务网站中，我们想要预测某个用户是否会购买某个产品。我们可以将这个问题形式化为：

设数据集 ( D = {(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_n, y_n)} )，其中 ( x_i ) 是输入特征，( y_i ) 是标签（例如，+1 表示购买，-1 表示不购买）。我们的任务是生成一个计算程序，实现函数 ( f: X \to Y )，使得我们可以使用 ( f ) 对未见数据 ( (x_i, y_i) \notin S ) 进行预测，并且这些预测是正确的。

我们可以通过以下公式来衡量模型的性能：

[ E(f, D, U) = \frac{1}{|U|}