1、机器学习入门：概念、工具与实践

机器学习入门：概念、工具与实践

1. 机器学习的浪潮与应用前景

在2006年，Geoffrey Hinton等人发表论文，展示了如何训练一个能以超98%的精度识别手写数字的深度神经网络，并将此技术命名为“深度学习”。当时，训练深度神经网络被广泛认为是不可能的，许多研究者自90年代起就放弃了这一想法。但这篇论文重新点燃了科学界的兴趣，随后众多新研究表明，深度学习不仅可行，还能取得其他机器学习技术难以企及的惊人成果，且这股热潮迅速蔓延到机器学习的多个领域。

如今，机器学习已在行业中占据核心地位，广泛应用于高科技产品，如网页搜索结果排序、智能手机语音识别、视频推荐以及击败围棋世界冠军等。未来，它甚至可能用于自动驾驶。

如果你对机器学习感兴趣，可能希望为自制机器人赋予智能，让它能识别面部或学会自主移动；或者你的公司拥有大量数据（如用户日志、财务数据、生产数据等），若能善加利用，或许能挖掘出隐藏的价值，例如：
- 对客户进行细分，为每个群体制定最佳营销策略。
- 根据相似客户的购买记录为每个客户推荐产品。
- 检测可能的欺诈交易。
- 预测明年的收入。

2. 学习目标与方法

学习机器学习的目标是掌握相关概念、直觉和工具，从而实现能从数据中学习的程序。学习过程将涵盖大量技术，从简单常用的线性回归到常获竞赛佳绩的深度学习技术。

在学习中，将使用实际可用的Python框架：
- Scikit-Learn ：易于使用，高效实现多种机器学习算法，是学习机器学习的理想起点。
- TensorFlow ：用