1、机器学习入门：原理、工具与首个应用

机器学习入门：原理、工具与首个应用

1. 机器学习概述

机器学习是一个位于统计学、人工智能和计算机科学交叉点的研究领域，也被称为预测分析或统计学习。它的核心是从数据中提取知识。近年来，机器学习方法的应用在日常生活中变得无处不在。无论是电影、美食或商品的自动推荐，个性化在线广播，还是照片中的人脸识别，许多现代网站和设备都以机器学习算法为核心。像Facebook、亚马逊和Netflix这样的复杂网站，很可能每个部分都包含多个机器学习模型。

在商业应用之外，机器学习对当今数据驱动的研究方式也产生了巨大影响。它被应用于各种科学问题，如研究恒星、寻找遥远行星、发现新粒子、分析DNA序列以及提供个性化癌症治疗等。

2. 为何选择机器学习

早期的“智能”应用常常使用硬编码的“if - else”规则来处理数据或响应用户输入。以垃圾邮件过滤器为例，你可以创建一个单词黑名单，若邮件包含这些单词就将其标记为垃圾邮件，这是使用专家设计的规则系统来设计“智能”应用的一个例子。然而，这种手动制定决策规则的方法存在两个主要缺点：
- 任务特定性 ：决策所需的逻辑特定于单一领域和任务，即使任务稍有变化，可能也需要重写整个系统。
- 专业知识要求高 ：设计规则需要人类专家深入了解决策过程。

以图像中的人脸检测为例，直到2001年，人脸检测仍是一个未解决的问题。计算机“感知”图像像素的方式与人类感知人脸的方式截然不同，这使得人类几乎不可能制定出一套描述数字图像中人脸特征的规则。而使用机器学习，只需向程序提供大量人脸图像，算法就能确定识别面部所需的特征。